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質問 実装紹介 Python Solution LightGBM EDA tutorial 初投稿 前処理 ディスカッション
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実装紹介 Python LightGBM tutorial Solution EDA baseline ディスカッション 特徴量選択 ドメイン
気候データのオブジェクト型の変数について in タクシー需要予測

Author: shota_nakano

opened at 3 23/09/13 18:33
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質問 前処理
3rd place solution（by Oregin) in 野菜取引価格の予測

Author: Oregin

opened at 3 23/08/23 13:30
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Feature Engineering Keras 特徴量選択 特徴量追加 前処理 LSTM Solution 実装紹介 Python 解法
Targetの補正に関して in 花粉飛散量予測

Author: uchs

opened at 3 22/11/19 23:47
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雑談 ディスカッション 前処理 テクニック
降水量ゼロの期間を特徴量にする in 花粉飛散量予測

Author: saru_da_mon

opened at 3 22/11/09 21:51
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特徴量選択 ディスカッション 前処理 #EDA 花粉 テクニック
12nd Place Solution(by Oregin) in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: Oregin

opened at 3 22/05/24 17:55
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tf-idf 解法 前処理 Solution LightGBM 実装紹介 Python
LightGBM Base line−(CV:0.78974 / LB 0.89032) by Oregin in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: Oregin

opened at 3 22/03/01 22:30
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target_encoding StarterCode baseline 前処理 Solution tutorial LightGBM Python 実装紹介
【Probspace: 6位】米国株式市場 将来株価予測の分析まとめ (Python) in 米国株式市場 将来株価予測

Author: Baran

opened at 3 21/12/29 10:52
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株価予測 前処理 LightGBM Python テクニック ディスカッション
3位解法、考えたこと in 米国株式市場 将来株価予測

Author: Akahachi

opened at 3 21/12/17 02:51
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前処理 ドメイン 解法
3rd Place Solution(by Oregin) in 宗教画テーマの分類

Author: Oregin

opened at 3 21/09/14 18:01
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augmentation 評価指標 前処理 Solution LightGBM Python 実装紹介
1st Place Solution(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

opened at 3 21/06/23 22:35
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Sampling NN target_encoding 特徴量選択 前処理 Solution LightGBM Python 実装紹介
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

opened at 3 21/05/02 15:38
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MLP 特徴量選択 Feature Engineering baseline 前処理 tutorial LightGBM Python 実装紹介
【雑談】どうアプローチするか？試合情報、投球情報、打撃情報 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: genki_H

opened at 3 21/04/20 20:08
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雑談 ディスカッション 前処理
[運営担当者様へ]外部データの利用申請（選手名の欠損を埋め込んだデータの使用） 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: XS330

opened at 3 21/04/18 12:39
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前処理 参考文献
同じ名前の選手が 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: Quvotha-nndropout100

opened at 3 21/04/18 04:25
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質問 前処理 EDA ドメイン
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

opened at 3 21/04/14 23:29
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baseline 前処理 tutorial LightGBM Python 実装紹介
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

opened at 3 21/04/13 22:24
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baseline 前処理 tutorial LightGBM Python 実装紹介
trainデータからtestデータのようなデータを作りたい 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: columbia2131

opened at 3 21/04/10 02:49
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雑談 前処理 ドメイン 実装紹介
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

opened at 3 21/01/29 22:20
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baseline tutorial 前処理 LightGBM Python 実装紹介
JSON -> DataFrame 変換 in 論文の被引用数予測

Author: 退会したユーザー

opened at 3 21/01/18 14:17
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前処理