캐글 제출 점수

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검증데이터의 점수와 테스트 데이터의 점수는 차이가 있을 수 있습니다.

현실에서는 여러가지 문제가 있을 수 있는데

시험에서는 우선 검증데이터 기준으로 모델을 비교해 가장 성능 좋은 모델을 제출하는 것이 최선입니다:)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. minseo님.

모델을 특정 플랫폼에서 학습시킨 후 다른 플랫폼(예: 캐글)에 제출했을 때 점수가 예상보다 낮게 나오는 경우는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다. 아래에 그 이유와 해결책을 간단히 설명드리겠습니다.

원인 및 해결책

1. 데이터셋 차이 문제:

   • 학습 데이터와 캐글 리더보드에서 평가하는 데이터셋의 분포가 다를 수 있습니다. 학습시에 사용한 validation set이 캐글의 테스트 셋과 매우 달랐던 경우에는 성능이 저조할 수 있습니다.
     

2. 모델 과적합:

   • 모델이 과도하게 학습 데이터에만 맞추어져서 일반화가 잘 되지 않은 상태일 수 있습니다. 과적합 문제를 해결하기 위해 모델의 복잡도를 줄이고, 교차 검증(cross-validation)을 사용해보세요.
     

3. 데이터 전처리 불일치:

   • 학습 및 검증 시 데이터 전처리 과정이 잘못 설정되었다면, 캐글에서의 점수 차이가 발생할 수 있습니다. 특히, 스케일링이나 인코딩 같은 부분이 훈련 데이터와 테스트 데이터에서 일관성을 갖추고 있는지 확인해주세요.
     

4. Hyperparameter Tuning 부족:

   • 최적의 성능을 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 반복하여 모델을 최적화하는 것도 중요합니다.
     

5. 캐글의 평가 지표와 본인의 평가가 일치하는지 확인:

   • 본인이 사용한 평가 지표와 캐글이 사용하는 지표가 같은지 확인해주세요. 예를 들어, 캐글에서 macro F1 score를 평가 지표로 사용한다면 본인도 동일하게 평가를 해야 성능 차이를 이해할 수 있습니다.
     

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