第45名解决方案（获得银牌最简单的方法）

首先感谢我们的队友。

我们的方法由一个表格模型和一个CNN模型组成。

在表格模型中，我们基于这个模型。

其次，我们从头盔轨迹数据(train_player_tracking.csv)中添加了 (mean, std, max, min) 特征，将LB分数从 0.650 提高到 0.684。

第三，我们从视频中添加了 step_rate 特征 (0.684->0.693)。

然后我们对CNN模型应用了TTA（测试时增强），将LB分数从 0.667 提高到 0.671。

最后，我们将CNN模型的预测结果添加到了表格模型中。

完成这些步骤后，我们获得了 0.724（公榜分数）和 0.728（私榜分数）。

我们的代码。

干杯！