Las notebooks utilizadas son:
1-data-exploration.ipynb2-data-preprocessing.ipynb3-durations-preprocessing.ipynb4-normalize-and-encode.ipynb5-full-model.ipynb: acá se desarrolla el modelo de redes neuronales a paritr de los datos preprocesados en las notebooks anteriores. Se explica el concepto de Entity Embeddings y la métrica de la competencia. Además se generan gráficos de los embeddings que se guardan en la carpeta /embeddings.
En el archivo requirements.txt se encuentran las librerías necesarias para correr las notebooks.
Los archivos intermedios generados para preprocesar los datos no se pueden subir a Github ya que exceden los 25MB. Estos archivos se guardan en una carpeta llamada /preprocessed_dfs.
El archivo hiperparametros.xlsx indica las distintas pruebas que se corrieron y los hiperparámetros utilizados en cada una junto con el score correspondiente.El archivo con el mejor resultado se obtuvo con submissions/submission-best.csv.
