首先，我要感谢Kaggle举办这次比赛，并向所有获奖者致以最诚挚的祝贺！

以下是我解决方案的核心总结。通过研究论坛中关于后处理风险和数据分布的讨论，并进行多次实验后，我深刻认识到：与其复杂化模型，不如重点关注防止小数据集导致的过拟合问题。我将大量时间投入特征工程，同时坚持保持模型结构的简洁性。

我采用了分层交叉验证方法，使用XGBoost模型，并通过RandomizedSearchCV获取最优参数。过程中应用了多种常规特征工程技术。

最终提交在公开排行榜上的得分为：0.18