第11名解决方案：哪些方法有效，哪些无效

祝贺所有获奖者和参与者！同时，我要感谢Kaggle主办了这些入门比赛，让初学者更容易以简化的形式开始参与真实竞赛。这个入门比赛非常有趣，因为我尝试了很多方法，其中许多并未奏效。

我的计划如下：

• 使用AutoML工具构建一个良好的基线模型
• 尝试不同的特征工程技术，以捕捉更多与重量特征之间的关系
• 尝试生成更多数据并用于训练
• 尝试寻找一些"技巧"，比如以往比赛中的做法，例如手动修正含有噪声的行（这是我们与@epiktistes前一天讨论过的内容）

我尝试了以下方法，但大多数并未奏效：

• 创建了各种比率特征，如"壳重与总重比"、"身体状况指数"等，但并未提高分数，反而增加了训练时间
• 我生成了40万个额外样本用于训练，但分数略有下降
• 随后我注意到预测结果始终在3到19个月之间，因此我尝试手动寻找并修正异常值。不幸的是，由于螃蟹在达到一定年龄后非常相似，这变得不可能实现
• 之后我尝试为年长螃蟹生成更多样本，但同样没有效果

所以我当时想，也许这场比赛并没有这样的"技巧"，一切只能靠模型调优。我相当确定这一点，令我惊讶的是，最高分的提交竟然是我最初使用FLAML调优的三个LGBM和两个XGBoost模型构建的基线模型。可惜我没有选择那个版本。其次，我搞乱了提交文件的命名，有些文件没有在描述中写上交叉验证分数，导致最终提交的并非最佳模型。最后，我还有一些假设可以验证，比如为年轻螃蟹生成更多样本，但我没有足够的时间去做。不过，第11名的成绩还是不错的。

我从这场比赛中学到了什么？

1. 有时候想法看起来很棒，但在实践中并不奏效。在这种情况下，只需坚持使用得分最高的模型并进一步调优。
2. 始终相信自己的交叉验证结果，尽管这次的波动并不算太大。
3. 保持工作整洁有序，使用适当的文件描述，详细说明已完成的工作和达到的分数。
4. 花些时间在社区讨论中，很多想法都在公开讨论，实施这些想法通常会有所帮助。

感谢所有参与者，我们下一场比赛再见。特别感谢@epiktistes、@phongnguyen1、@oscarm524、@arunklenin、@ravi20076和@pandeyg0811在本场比赛期间保持活跃并分享了许多宝贵见解。继续Kaggling吧！