[DACON] 물류 유통량 예측 경진대회

데이터 전처리

필요 없는 칼럼 제거 및 칼럼명 변경

• Index 제거
  • 단순히 순서를 의미하므로 제거
• REC_SPG_INNB 제거
  • 운송장 건 수는 수하인이 아닌 송하인에 따라 결정된다고 생각하므로 수하인_격자공간고유번호(REC_SPG_INNB) 칼럼 제거
• SEND_SPG_INNB 칼럼명 변경
  • SEND_SPG_INNB(송하인_ 격자공간고유번호) -> SPG_INNB(격자공간고유번호)

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카테고리 칼럼의 데이터 타입 변환

• 카테고리 칼럼의 타입 변환 (문자열 -> 숫자)
  • 외부 데이터(전국 상품 물동량 점유율(중분류) - KDX 한국데이터거래)를 통해 상품의 카테고리 대분류 및 중분류 명칭과 추가적인 코드를 얻을 수 있다.
  • 단순한 Label Encoding을 통한 수치 변환 보다 적절한 수치로 변환할 수 있다는 장점이 있다.

DL_GD_LCLS_NM -> DL_GD_LCLS_CD

DL_GD_MCLS_NM -> DL_GD_MCLS_CD

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• NaN값 처리
  • 외부 데이터에 없는 카테고리에 대한 코드는 임의의 값을 넣는다.
  • 
    

    카테고리_중	카테고리/중_코드	카테고리_대	카테고리/대_코드
    생활/건강	14	음반	1422
    식품	16	과자	1614
    식품	16	냉동/간편조리식품	1657
    여행/문화	18	문화컨텐츠	1811
    패션의류	19	상의	1911
    패션의류	19	기타패션의류	1999

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격자공간고유번호 칼럼을 통한 파생변수 생성

• 격자공간고유번호를 통한 파생변수 생성
  • 외부 데이터(택배송장유통 표준분류 인덱스(전체상품소분류 x 동단위) - 한국데이터거래)를 통해 격자공간고유번호가 배송 위치의 시, 구, 동을 포함하고 있다는 것을 알 수 있다.

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• 시(location_city)

• 구(location_county/district)

• 동(location_neighborhood)

• 나머지(location_detail)

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모델링 - XGBoost

• XGBoost의 XGBRegressor를 이용

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References

• 물류 유통량 예측 경진대회 - DACON
• 영컬티, Private 28위, Private 점수 : 9.31067, Xgboost - DACON
• 영컬티, Private 28위, Private 점수 : 9.31067, Xgboost - DACON

 

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