Awards · 🥇 1등
유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 · 1등
SNP 기반 multi-class 품종 분류. CatBoost Encoder + 불균형 보정 + weighted hard-voting ensemble. 학술대회 논문 발표 연계.
기간
2023.02
역할
소속 / 주최
충남대 바이오AI융합연구센터 주최 · 데이콘 주관
배경
SNP(단일염기다형성) 데이터로 품종을 분류하는 multi-class 과제. Macro F1 평가.
접근
SNP 이름·염색체·위치·유전 거리·염기 조합에서 파생 변수를 만들고, 고차원 범주형 SNP를 CatBoost Encoder 등으로 변환. SMOTE·BorderlineSMOTE 등 불균형 보정 방법을 비교한 뒤 CatBoost·LightGBM·XGBoost·Random Forest·Extra Trees·SVC·MLP를 넓게 실험. 최종 제출은 강한 모델들의 weighted hard-voting ensemble.
결과
최종 1등 (🥇). 결과를 정리해 에이아이프렌즈학회 2023 제2차 실용 인공지능 학술대회 논문 발표로 연계.
Stack
CatBoostLightGBMXGBoostSMOTETabular ML