首先，我要感谢组织这次比赛的所有人，谢谢！鉴于数据量较小，比赛结果相当不确定，但我很高兴能够取得好成绩。
现在，我将介绍我的解决方案。

解决方案概述

我的解决方案的要点如下。

基于规则的患者拆分（最重要）

我在查看训练数据时发现，updrs 值极低的健康患者仅在每隔一年进行测试（0、12、24、36、48、60 个月……），而半年数据（6、18、30、42、54 个月……）则不存在。
测试数据中也是如此。对于在第6个月或第18个月没有数据的患者，降低UPDRs值会显著改善LB。

仅使用 visit_month 进行建模

建模基本上仅使用 visit_month 特征。然而，第（1）点中提到的“updrs 值极低的健康患者”即使在经过一段时间后仍然保持较低的 updrs 值，因此这些患者会从建模的训练数据中被移除。补充数据也会被使用，但会移除 month = 5 的患者数据以及仅有 month = 0 数据的患者。

使用的建模方法如下：

• 简单线性回归（参考 AmbrosM 的笔记本）
• 使用 Huber 损失函数的 CatBoost 回归
• 使用 MAE 损失函数的 CatBoost 回归
  创建这三种回归模型并通过加权平均来获得更高的 CV。
  对于验证，通过尽可能使每个折叠中的目标分布保持一致，进行了分组 K 折交叉验证。

提交选择

对于最后一次提交，选择了以下两个提交结果。

A. LB 和 CV 最佳提交：应用方法 1) 至 2)，LB 和 CV 均较高且一致（CV:54.41，LB:54.4）。
B. 仅 CV 最佳提交：对于在测试数据中蛋白质/肽可用的患者，使用具有蛋白质/肽特征的模型结果，而不使用 visit_month 的结果。在这种情况下，CV 改善了约 0.4，但 LB 下降了相同的幅度。（CV:54.02，LB:54.9）

因此，提交 A 的得分更好（Private:60.5）。提交 B 的得分为 61.2。

总之，这是一场非常不确定的比赛，但通过仔细观察数据，并谨慎采用能够同时提高 CV 和 LB 的方法，我取得了不错的成绩。

我基本上都是在 Kaggle 笔记本上完成所有工作的，所以我会公布代码。不过代码尚未重构，可读性较差。
代码