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Python
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EDA
Neural Net
target_encoding
Feature Engineering
XGBoost
特徴量選択
tf-idf
augmentation
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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22
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target_encoding
StarterCode
baseline
前処理
Solution
tutorial
LightGBM
Python
実装紹介
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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14
folder_special
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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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15
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Sampling
NN
target_encoding
特徴量選択
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Solution
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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5
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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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8
folder_special
0
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
opened at 3 20/08/11 20:11
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11
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0
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
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