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Oregin（Lv: 77）



https://oregin-ai.hatenablog.com/ https://twitter.com/Oregin2 保有資格：E資格/G検定/CISA/PMP/IPAセキュスペ/CSBM/OracleMaster/JP1認定/簿記2級

総合ランク
1 位

コンペ最高順位
1 位

総合ランク
1 位

コンペ最高順位
1 位

コンペティション
51711 pt

Torphy gold
6
Torphy silver
7
Torphy bronze
3

トピック
6700 pt

Torphy gold
0
Torphy silver
220879
Torphy bronze
284970

- コンペティショントロフィーの内訳詳細 -

● GOLD
  • 野菜取引価格の予測
  • 宗教画テーマの分類
  • 次の一投の行方を予測！ プロ野球データ分析チャレンジ
  • 対戦ゲームデータ分析甲子園
  • YouTube動画視聴回数予測
  • Re：不動産取引価格予測
    • ● SILVER
  • タクシー需要予測
  • 花粉飛散量予測
  • コンビニ商品の売上予測
  • 民泊サービスの宿泊料金予測
  • Kiva／クラウドファンディングの資金調達額予測
  • スパムメール判別
  • 浮世絵作者予測
    • ● BRONZE
  • 研究論文の国際学会採択予測
  • 米国株式市場 将来株価予測
  • 給与推定

    • 30のトピックを書いています。

    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
    folder_special 0
    augmentation 評価指標 前処理 Solution 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

    opened at 3 20/08/11 20:11
    folder_special 0
    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
    [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
    folder_special 0
    物体検出 特徴量追加 Yolo Python 実装紹介 質問
    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
    folder_special 0
    Sampling NN target_encoding 特徴量選択 前処理 Solution LightGBM Python 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
    folder_special 0
    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
    folder_special 0
    MLP 特徴量選択 Feature Engineering baseline 前処理 tutorial LightGBM Python 実装紹介
    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
    folder_special 0
    参考文献 XGBoost Feature Engineering 前処理 Solution EDA LightGBM Python 実装紹介
    【外部データ利用申請】Natural Language Toolkit（NLTK）の使用について in スパムメール判別

    Author: Oregin

    opened at 3 20/12/04 17:35
    folder_special 0
    外部データ 質問
    データ内の画像の重複について（簡易自動化バージョン） in 宗教画テーマの分類

    Author: Oregin

    opened at 3 21/07/14 20:14
    folder_special 0
    実装紹介
    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
    folder_special 0
    前処理 baseline EDA LightGBM Python 実装紹介
    10th place solution in 浮世絵作者予測

    Author: Oregin

    opened at 3 20/01/18 23:29
    folder_special 0
    PyTorch Optuna 実装紹介 LightGBM
    10th Place Solution(by Oregin) in スパムメール判別

    Author: Oregin

    opened at 3 20/12/21 21:23
    folder_special 0
    Neural Net 前処理 EDA Solution LightGBM Python 実装紹介
    【運営者様へ】提出回数のリセット時間について in スパムメール判別

    Author: Oregin

    opened at 3 20/12/13 10:18
    folder_special 0
    要望 運営 事務手続
    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
    folder_special 0
    tf-idf 解法 前処理 Solution LightGBM 実装紹介 Python
    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
    folder_special 0
    #tutorial baseline Keras LSTM DenseNet Solution 実装紹介 tutorial Python チュートリアル 解法
    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
    folder_special 0
    augmentation PyTorch baseline EDA Solution Python 実装紹介
    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
    folder_special 0
    baseline Solution 実装紹介 tutorial Python
    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
    folder_special 0
    実装紹介 Python tutorial EDA LightGBM baseline 前処理
    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
    folder_special 0
    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
    【運営担当者様】テストデータについて in 野菜取引価格の予測

    Author: Oregin

    opened at 3 23/05/19 17:55
    folder_special 0
    質問
    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
    folder_special 1
    baseline PyTorch BERT Solution 実装紹介 tutorial Python 解法
    【運営様へ】外部データ（サムネイルの画像など）の利用について in YouTube動画視聴回数予測

    Author: Oregin

    opened at 3 20/04/28 23:00
    folder_special 0
    質問
    「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
    folder_special 0
    前処理 実装紹介 tutorial Python
    「間取り」のエンコーディング in 不動産取引価格予測

    Author: Oregin

    opened at 3 20/03/02 22:26
    folder_special 0
    実装紹介 tutorial Python
    【運営ご担当者様】チーム参加前の提出履歴について in Re：不動産取引価格予測

    Author: Oregin

    opened at 3 20/08/04 21:45
    folder_special 0
    チーム参加 事務手続 質問 提出履歴
    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
    folder_special 0
    baseline tutorial 前処理 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
    folder_special 0
    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
    folder_special 0
    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
    folder_special 0
    運営 Feature Engineering 質問
    46th place approach in 給与推定

    Author: Oregin

    opened at 3 20/01/13 14:10
    folder_special 0
    特徴量選択 Python 実装紹介 LightGBM ランダムフォレスト Optuna XGBoost