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Python XGBoost EDA LightGBM 特徴量選択 Optuna 参考文献 LSTM チーム参加 解法
3rd place solution（by Oregin) in 野菜取引価格の予測

Author: Oregin

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

Author: Oregin

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参考文献 XGBoost Feature Engineering 前処理 Solution EDA 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

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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