Papan Mading

[luthfianto]

• Notes DMC: https://docs.google.com/document/d/1TIXlB9brKg4FER7-6mkQoc07QKGlUtJ4u3UPnYS7g48/edit?usp=sharing_eid&ts=57052864
• Ulasan DMC 2014: http://ots.fh-brandenburg.de/downloads/ki_ss14/Team-FH_Brandenburg_1-und-FH_Brandenburg_2-prudsys-Anwendertage-DMC-2014.pdf
• Bahrun's solution for DMC 2015: https://gist.github.com/bahrunnur/8963237d721366baaab1
• Chat dengan mas Yodi https://docs.google.com/document/d/13yezWMqrcv8GGTqlUZKa_RxPOsMfjLMGijJiz0aXwIQ/edit#

[luthfianto]

Solusi DMC 2015:

• https://github.com/imouzon/dmc2015/tree/master/presentation
• - https://github.com/imouzon/dmc2015/raw/master/presentation/Iowa%20State%20Team%201.pdf (27 MB)
• - https://github.com/imouzon/dmc2015/raw/master/presentation/Iowa%20State%20Team%202.pdf (14 MB)

[luthfianto]

DMC 2015: Ipynb & Analisis iyus

DMC-analisis-ipynb-iyus.zip

[luthfianto]

LinearRegression (tapi terus outputnya dibulatkan dengan round()) itu ampuh lho. Tapi nggak semua orang harus LinearRegression, karena yang dicari di ensemble justru perbedaannya

Tapi buat eksplorasi, pake LinearRegression aja dibanding RandomForestRegressor, lebih cepet

Mungkin feature_importances_ RandomForestRegressor dipakai nanti aja pas reduksi fitur

[luthfianto]

OOT: biar enak browsing Github, jangan lupa pakai OctoTree ya https://chrome.google.com/webstore/detail/octotree/bkhaagjahfmjljalopjnoealnfndnagc

[luthfianto]

Fitur-fitur dari Tim DMC 2014 Iowa State Uni bagus nih untuk referensi tambahan, casenya mirip kan. https://github.com/xydrolase/dmc-2014/blob/master/featgen%2Ffeat_gen.R#L109

Contoh fitur:

• nlowprice.by.cid
• nlowdisc.by.cid
• ndeal.by.cid
• norder.by.cid
• nreturn.by.cid
• totalspend.by.cid
• meanspend.by.cid
• nonreturnspend.by.cid
• returnspend.by.cid

yang meanspend.by.cid kalau di kita udah, namanya customer_budget. yang lainnya boleh lah dicoba-coba

Ada juga solusi dari tim peringkat 4, belum terlalu kulihat: https://github.com/fhirschmann/ml_dmc2014