[DACON] Daegu-Traffic-Accident-Damage-Prediction-AI-Competition

🚗 시공간 정보로부터 사고위험도(ECLO) 예측 AI 모델 개발

팀 : 윤기웅, 조서영

주최 : 산업통상자원부, 대구광역시

주관 : 한국자동차연구원, 대구디지털혁신진흥원

운영 : 데이콘

결과 : 상위 1% (9등)

===========================================================================

😌

대회 후기

• 적절한 외부 데이터를 찾으려 했으나 예측에 도움이 되는 외부 데이터가 많이 없어서 아쉬웠다
• 높은 등수에 들어서 기분이 좋았고 올해에는 수상도 하고 싶다

===========================================================================

Feature Engineering

• 교통약자 사고 다발 지점 데이터 사용 => 동별 사고 횟수 특성 생성하기
• 사망자, 중상자, 경상자 등의 특성에 대해서 사고 심각도 특성 생성 => (1.2*사망자 + 중상자)/(경상자 +0.5)
• 사고 유형, 동, 시간대 별로 사고 심각도 그룹화 => 평균, 최대, 분산 특성을 새로 생성하기

Data Postprocessing

• 결과값은 1,2,3,4...와 같은 자연수가 되어야 하지만 회귀를 진행했기 때문에 자연수가 아닌 실수 형태이다
• 그래서 3.0112, 3.9899 와 같이 결과값과 floor, ceil과의 차이가 거의 없는 경우 floor, ceil의 값으로 대체한다

Model

• Catboost, AutoGluone,Mljar 등을 사용했다