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模型建立： bagging方法--随机森林：太耗时间了。 boosting方法： lightGBM模型： https://blog.csdn.n...
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embeddi...
查看缺失值：print(f'There are {data_train.isnull().any().sum()} columns in tra...
学习目标： 1.了解和学习shapely和geopandas的基本功能，掌握用python中的这两个库实现几何对象之间的空间操作方法。 2.掌握...
三种融合方式： 1.简单加权 2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集 3.bagging/boosting:...
使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型 进行建模: 模型调参： 贪心调参方法；采用for循环 网格调参方法；GridSe...
1. 采用tsfresh工具包提取时间序列特征 导入工具包： 提取特征： 融合之前单变量特征之后，预测变差......哭
对数据标签进行统计，发现样本不均衡问题。可能采取降采样或者过采样方式来解决该问题。 进行了特征相关性分析，取与标签相关性大于0.5的特征做热力图...
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