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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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Tags:[ LightGBM , 実装紹介 ] で検索中 (23件一致！ )
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Python 前処理 baseline tutorial Solution EDA 特徴量選択 target_encoding Optuna XGBoost
5th Place Solution in タクシー需要予測

Author: mini_forest

opened at 3 23/12/21 13:09
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実装紹介 LightGBM prophet
LightGBM Baseline (LB: 22.54002) in タクシー需要予測

Author: magichan

opened at 3 23/10/04 12:45
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baseline 実装紹介 tutorial LightGBM Python チュートリアル 解法
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
LightGBM Base line(LB:360.74167) in Kiva／クラウドファンディングの資金調達額予測

Author: newduck

opened at 3 21/12/21 08:54
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初投稿 実装紹介 Python LightGBM tutorial baseline
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
7th Solution（kfsky） 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: kfsky

opened at 3 21/06/30 19:03
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実装紹介 LightGBM 初投稿 Python
Rauta Private 4th Solution (Private score = 0.19004) 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: rauta

opened at 3 21/06/24 19:18
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実装紹介 LightGBM Python
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
LightGBM Base line(CV=0.154694,LB=0.15120) ※勉強がてらの初投稿です！ 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: nayasuke0529

opened at 3 21/05/31 23:03
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target_encoding smoothing 実装紹介 LightGBM 初投稿
LightGBM Base line(CV=0.2228,LB=0.16746) 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: 退会したユーザー

opened at 3 21/05/23 00:21
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baseline 実装紹介 LightGBM Python
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
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
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
10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

Author: Oregin

opened at 3 20/12/21 21:23
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Neural Net 前処理 EDA Solution 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
LightGBMを使ったBase line in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

opened at 3 20/08/20 16:58
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前処理 baseline 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

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
LightGBMを使ったBase line in Re：不動産取引価格予測

Author: Oregin

opened at 3 20/06/27 03:56
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実装紹介 Python tutorial EDA LightGBM baseline 前処理