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Tags:[ 特徴量選択 , Python , 実装紹介 , LightGBM ] で検索中 (4件一致！ )
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前処理 Optuna XGBoost Solution Feature Engineering Neural Net #EDA NN Sampling EDA
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
3rd place approach (team final_sub | Oregin. part) in Re：不動産取引価格予測

Author: Oregin

opened at 3 20/08/11 20:11
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実装紹介 Python LightGBM EDA Optuna Feature Engineering Solution XGBoost 特徴量選択 #EDA 前処理 チーム参加 Neural Net
46th place approach in 給与推定

Author: Oregin

opened at 3 20/01/13 14:10
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特徴量選択 Python 実装紹介 LightGBM ランダムフォレスト Optuna XGBoost