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Tags:[ LightGBM , Python , Feature Engineering , 実装紹介 ] で検索中 (3件一致！ )
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前処理 XGBoost 特徴量選択 EDA Solution Optuna 参考文献 チーム参加 tutorial baseline
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

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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

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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

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