KaggleのSantander Value Prediction Challengeで銀メダルを取るためにしたこと(85th place solution)
注釈
初回公開時から89→90→85位に順位変動しました。
Santander Value Prediction Challengeが本日終わり、順位は8985位で銀メダルでした。既にdiscussionに解法を投稿していますが、ブログにも日本語で共有します。
85th place solution
主な戦略は、以下の組み合わせです。
- "leak" が発表される以前から作成していた単一のlightGBMモデル
- @amrrs らによる "leak" 発見モデル
単一のモデルでは、Public LBで1.37を得ていました（ローカルcvでは1.30でした）。
また、次のように "leak" を利用しています。
df1[~test_leak['compiled_leak'].isnull()] = df0[~test_leak['compiled_leak'].isnull()]
ここで、df1, df0, test_leakは下記の通りです。
もちろん、こちらは概要で、実際にはもっと色々なことを試しています。
Santander Value Prediction Challengeに携わった全ての方々に感謝したいと思います！
English
85th place solution
The main strategy is the combination of the following:
- The single lightGBM model I've created before discovering"leak"
- The "leak" finding model shared by @amrrs
With a single model, I got 1.37 on public LB (and 1.30 on local cv).
In addition, I utilize "leak" in the following way:
df1[~test_leak['compiled_leak'].isnull()] = df0[~test_leak['compiled_leak'].isnull()]
where
- df1 is the submission csv file of my single model
- df0 is the submission csv file of @amrrs's
- test_leak is "test_leak.csv" of @amrrs's
Of course, this is a simple description and I've tried a lot more.
I'd like to thank everyone involved in Santander Value Prediction Challenge!
