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実装紹介 Python LightGBM tutorial Solution EDA baseline ディスカッション 特徴量選択 ドメイン
スプラコンペ 勝率検証EDA in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: uratatsu

opened at 3 20/08/28 16:45
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前処理 EDA tutorial
LightGBMを使ったBase line in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: Oregin

opened at 3 20/08/20 16:58
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前処理 baseline EDA LightGBM Python 実装紹介
trainデータからtestデータのようなデータを作りたい 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: columbia2131

opened at 3 21/04/10 02:49
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雑談 前処理 ドメイン 実装紹介
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
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
JSON -> DataFrame 変換 in 論文の被引用数予測

Author: BIZEN

opened at 3 21/01/18 14:17
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前処理
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
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を使ったBase line in Re：不動産取引価格予測

Author: Oregin

opened at 3 20/06/27 03:56
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実装紹介 Python tutorial EDA LightGBM baseline 前処理
[運営担当者様へ]外部データの利用申請（選手名の欠損を埋め込んだデータの使用） 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: XS330

opened at 3 21/04/18 12:39
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前処理 参考文献
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
「collection_date」の日付形式変換 in YouTube動画視聴回数予測

Author: Oregin

opened at 3 20/04/29 18:14
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前処理 実装紹介 tutorial Python
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
降水量ゼロの期間を特徴量にする in 花粉飛散量予測

Author: saru_da_mon

opened at 3 22/11/09 21:51
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特徴量選択 ディスカッション 前処理 #EDA 花粉 テクニック
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

opened at 3 21/01/29 22:20
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baseline tutorial 前処理 LightGBM Python 実装紹介
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
モード別に学習モデルを分けた場合の結果（参考） in 対戦ゲームデータ分析甲子園

Author: t_mochizuki0

opened at 3 20/09/19 20:45
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前処理 ドメイン 初投稿
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
気候データのオブジェクト型の変数について in タクシー需要予測

Author: shota_nakano

opened at 3 23/09/13 18:33
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質問 前処理
Targetの補正に関して in 花粉飛散量予測

Author: uchs

opened at 3 22/11/19 23:47
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雑談 ディスカッション 前処理 テクニック