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前処理 Python 特徴量選択 LightGBM Solution XGBoost EDA 特徴量追加 MLP #EDA
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
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
9th Place Solution(Public 4th, Private 9th) in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

opened at 3 20/10/20 21:32
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参考文献 XGBoost Feature Engineering 前処理 Solution EDA LightGBM Python 実装紹介
A1-B4の全ての列を使用したTarget Encoding in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: cha_kabu

opened at 3 20/09/29 17:36
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Feature Engineering 実装紹介 初投稿
ブキレーティング算出 in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: yuuuuki

opened at 3 20/09/04 21:03
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Feature Engineering 雑談 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