Skip to content

Решение первой задачи соревнования Tinkoff Data Science Challenge. Выложу только лучшую GBM модель из ансамбля, дает CV .7780, паблик примерно такой же. Остальные модели используют те же фичи и просто немного улучшают ансамбль

Notifications You must be signed in to change notification settings

btbpanda/Tinkoff-boosters-2nd-place-

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

5 Commits
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Tinkoff-boosters-2nd-place-

Решение первой задачи соревнования Tinkoff Data Science Challenge. Выложу только лучшую GBM модель из ансамбля, дает CV .7780, паблик должен быть примерно такой же. Остальные модели используют те же фичи и просто немного улучшают ансамбль. Здесь обучается LightGBM на 2 функции потерь - Logloss и mse. MeanClassifier - вспомогательный скрипт, в нем отдельно вынес расчет среднего по группам, импорт из него происходит в главном скрпите lightgbm_new_logloss_4_fs.py

About

Решение первой задачи соревнования Tinkoff Data Science Challenge. Выложу только лучшую GBM модель из ансамбля, дает CV .7780, паблик примерно такой же. Остальные модели используют те же фичи и просто немного улучшают ансамбль

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages