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
a-n-ermakov/Tinkoff-boosters-2nd-place-
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
Python