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LightGBM 実装紹介 Solution tutorial EDA 前処理 baseline Feature Engineering Optuna XGBoost
改良版-LightGBM Base line−コメント付き (CV= 0.14834 / LB= 0.13733) by Oregin in 次の一投の行方を予測! プロ野球データ分析チャレンジ

Author: Oregin

予測値を最頻値化版-LightGBM Base line−コメント付き (CV: 0.14017 / LB 0.13173 ) by Oregin in 次の一投の行方を予測! プロ野球データ分析チャレンジ

Author: Oregin

前処理追加版-LightGBM Base line−コメント付き (CV: 0.14017 / LB 0.13157 ) by Oregin in 次の一投の行方を予測! プロ野球データ分析チャレンジ

Author: Oregin

SciBERTを用いたtextデータの特徴量抽出 in 論文の被引用数予測

Author: columbia2131

NN Baseline (CV: 0.668040 | LB: 0.656322) in 論文の被引用数予測

Author: skywalker

前処理追加版-LightGBM Base line−コメント付き (CV: 0.55577 / LB 0.557464 ) by Oregin in 論文の被引用数予測

Author: Oregin

1st Place Solution in スパムメール判別

Author: omegawvw

10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

Author: Oregin

12th Place Solution in スパムメール判別

Author: pop-ketle

9th Place Solution(Public 4th, Private 9th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

6th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: NapoNapo

22th Place Solution(Public 38th, Private 22th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: columbia2131

10th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: cha_kabu

13th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Lain.

Entity Embeddings + MLP による実装および質問(LocalCV: 0.5454 PublicLB:0.5517) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: columbia2131

Target Encodingについて質問 in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: pop-ketle

opened at 3 20/09/13 14:46
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1歩踏み込んだチュートリアル in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: wisp

LightGBMを使ったBase line in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

3rd place approach (team final_sub | Oregin. part) in Re:不動産取引価格予測

Author: Oregin

11th Place Solution (Team: team_MASA | h_okkah & kenta_kuwahara & Masanori) in YouTube動画視聴回数予測

Author: Masanori