3天内获得第6名的方案 - AutoGluon + AutoXGB

在距离截止日期仅剩3天、仅提交8次的情况下获得了第6名，这是我个人的一个记录 🎉 而且第一次提交就拿到了第7名，也是个幸运的开局 :)

我使用了 AutoGluon 框架和基于 Autoxgb 框架的 XGBoost，根据 CV（交叉验证）分数进行加权集成！

对于 AutoGluon (AG)，我使用了两个方案：一个训练了8折-1级堆叠，最终推理使用了 LGBM、CatB、XGB、RF、NNTorch 和 NNFastAI；另一个方案使用了来自第一个模型的伪标签。这两个方案总共耗时约13小时。

然后，将经过约24小时 HPO（超参数优化）调优的最佳 XGB 8折模型与上述模型进行了集成。

原始数据集和生成的数据集都使用了。

就是这样！