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実装紹介 Python LightGBM tutorial 前処理 PyTorch EDA Solution BERT #tutorial
階差列を目的変数&時系列クロスバリデーションのサンプル共有 in タクシー需要予測

Author: mini_forest

LightGBM Baseline (LB: 22.54002) in タクシー需要予測

Author: magichan

チュートリアルをGoogle ColabとGoogleドライブ用に加工したもの(LB 0.27549) in 野菜取引価格の予測

Author: keisukenakata0316

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

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

Model (LightGBM Base) in 花粉飛散量予測

Author: kotrying

GradientBoostingRegressor Base line−(LB:2.052 ) by Oregin in コンビニ商品の売上予測

Author: Oregin

ResNet18 Base line−(LB:0.655) by Oregin in 日本画の登場人物分類

Author: Oregin

初心者用サンプルコード in 民泊サービスの宿泊料金予測

Author: shirapon24

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

BERT特徴量を使ったBaselineの実装 in Kiva/クラウドファンディングの資金調達額予測

Author: yshr10ic

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

LightGBM Base line(LB=0.03781) in 米国株式市場 将来株価予測

Author: 退会したユーザー

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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

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

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

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

NN Baseline (CV: 0.668040 | LB: 0.656322) in 論文の被引用数予測

Author: skywalker

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

BERTを用いたbaseline.LB: 0.954 in スパムメール判別

Author: takaito