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  • 次の一投の行方を予測！ プロ野球データ分析チャレンジ
    • ● SILVER
  • コンビニ商品の売上予測
  • 宗教画テーマの分類
    • ● BRONZE
  • 研究論文の国際学会採択予測

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    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
    [運営担当者様]三振の場合のラベルは、ストライク[1] or アウト[3]？ 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 21/04/18 18:31
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    運営 Feature Engineering 質問
    [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
    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