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Feature Engineering 実装紹介 Optuna 前処理 特徴量選択 EDA Solution #EDA Neural Net 参考文献
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
3rd place approach (team final_sub | Oregin. part) in Re：不動産取引価格予測

Author: Oregin

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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
1st Place Solution (Team:hat_trick | senkin13 & BIZEN) in YouTube動画視聴回数予測

Author: senkin13

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Feature Engineering Keras XGBoost LightGBM Python
LB: 0.750 CV: 0.754 LightGBM & Xgboost (Optuna) in YouTube動画視聴回数予測

Author: hirayuki

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Optuna XGBoost LightGBM Python
46th place approach in 給与推定

Author: Oregin

opened at 3 20/01/13 14:10
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特徴量選択 Python 実装紹介 LightGBM ランダムフォレスト Optuna XGBoost