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LightGBM 前処理 tutorial baseline Solution EDA 特徴量選択 解法 Keras Feature Engineering
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
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
LSTM Base line−コメント付き (LB 0.27614 ) by Oregin in 野菜取引価格の予測

Author: Oregin

opened at 3 23/05/24 23:00
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#tutorial baseline Keras LSTM DenseNet Solution 実装紹介 tutorial Python チュートリアル 解法
BERT Base line−コメント付き (LB 0.7387 ) by Oregin in 研究論文の国際学会採択予測

Author: Oregin

opened at 3 23/02/20 23:20
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baseline PyTorch BERT Solution 実装紹介 tutorial Python 解法
GradientBoostingRegressor Base line−(LB：2.052 ) by Oregin in コンビニ商品の売上予測

Author: Oregin

opened at 3 22/08/20 22:26
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baseline Solution 実装紹介 tutorial Python
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
ResNet18 Base line−(LB：0.655) by Oregin in 日本画の登場人物分類

Author: Oregin

opened at 3 22/05/19 16:38
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augmentation PyTorch baseline EDA Solution Python 実装紹介
緯度経度から距離を算出する in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: yshr10ic

opened at 3 22/03/04 17:46
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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
[運営担当者様へ]学習済みのYOLOv5による物体検出結果の特徴量への追加について in 宗教画テーマの分類

Author: Oregin

opened at 3 21/08/21 20:38
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物体検出 特徴量追加 Yolo Python 実装紹介 質問
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=0.2228,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
SciBERTを用いたtextデータの特徴量抽出 in 論文の被引用数予測

Author: columbia2131

opened at 3 21/03/21 01:36
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BERT 実装紹介 Python