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質問 Python 実装紹介 LightGBM tutorial EDA Solution 前処理 初投稿 ディスカッション
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Python 実装紹介 baseline Solution 前処理 Optuna XGBoost Feature Engineering EDA tutorial
LB: 0.750 CV: 0.754 LightGBM & Xgboost (Optuna) in YouTube動画視聴回数予測

Author: hirayuki

LGBM Simple Tutorial【CV: 0.85】 in YouTube動画視聴回数予測

Author: chizuchizu

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

Author: Oregin

1st Place Solution (Team:hat_trick | senkin13 & BIZEN) in YouTube動画視聴回数予測

Author: senkin13

7th place approach (upura part) in 給与推定

Author: upura

6th place approach (team Midtempo | Lain. part) in YouTube動画視聴回数予測

Author: Lain.

1st place solution in Re:不動産取引価格予測

Author: Angus_Chang

13th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Lain.

[Score: 25.07]給与推定コンペBaseline in 給与推定

Author: wakame

LightGBMを使ったBase line in Re:不動産取引価格予測

Author: Oregin

LightGBM Base line (CV: 0.560154 / LB 0.564024) in 論文の被引用数予測

Author: BIZEN

opened at 3 21/01/20 14:42
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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

6th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: NapoNapo

[LB: 0.563549] doi_cites+versions特徴量でLightGBM in 論文の被引用数予測

Author: szdr

opened at 3 21/01/21 00:04
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初心者が「kaggleで勝つデータ分析の技術」を片手に四苦八苦した話 in 給与推定

Author: hirayuki

LightGBMとOptunaと思いつきの特徴量生成 in 給与推定

Author: hirayuki

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

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

10th Place Solution in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: cha_kabu

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