第七名解决方案

在比赛初期提交了几次后，我没有继续投入，因为预计会有大的变动。但现在这对我而言是个积极的变动（独自获得金牌）😅。

我的提交细节

• 用0填充缺失数据
• 使用希腊值进行5折多标签分层抽样
• EJ是类别型变量，因此使用了标签编码
• 对Beta、Gamma和Delta也进行标签编码
• 所有模型都使用多分类CatBoost分类器

我发现Beta、Gamma和Delta具有很高的预测能力，但这些特征仅存在于训练数据中。因此，我利用其他所有特征，通过5折策略预测编码后的Beta、Gamma和Delta值，然后将这些预测特征与其他给定特征一起用于预测多分类Alpha。最后将Alpha的概率转换为二元概率：将B、D、G的概率相加来预测类别1，使用A的概率来预测类别0。

就这样。

谢谢