DAY 11 : HardVoting | MultiLabelClassification

210902

HardVoting

우리팀에서 f1점수 기준 상위권 5개의 모델을 골랐다. 각 model이 내놓은 csv파일을 종합해서, 다수결로 output을 결론짓는 Hard Voting방법을 해보기로 했다.

5개의 모델의 결과를 비교하는 경우의 수는 다음과 같은 것들이 있다

• 만장일치 또는 다수결

  • ex) [13, 13, 13, 13, 13], [12, 12, 12, 12, 1], [13, 13, 13, 12, 12]

• 동점발생

  • ex) [13, 13, 12, 12, 11], [13, 12, 11, 10, 9]

우리가 문제되는 상황은 동점발생이다. 예를 들어 13 13 과 12 12 가 동점이라고 하자. 그럼 이 둘 중 나머지 하나 11과 특징이 가장 비슷한 부분을 선택했다. 또, 비슷하다의 순서는 "나이", "성별", "마스크" 순이다. 이 순으로 구별하기 어렵기 때문

결론적으로 5개의 모델을 앙상블한 1위의 성적에 조금 못미치는 2위의 성적을 얻었다. 역시 softvoting의 앙상블이든, hardvoting이든 결과를 종합하는 것은 성능향상에 기여를 하는것으로 보인다.