第3名解决方案

感谢Kaggle竞赛。我从这些优秀的Kaggler身上学到了很多。
我的解决方案没有复杂的技巧，排名的剧烈变动让我感到震惊。

团队名称

@guoyaobit，单人参赛

团队排名

公开排行榜第172名，私人排行榜第3名

方案简介

1. 剔除包含超出(0,1)范围数值的特征。
2. 利用与真实值的斯皮尔曼相关性剔除特征。阈值设为0.42。
3. 保序校准。
4. 使用AutoGluon训练模型。

一些未奏效的尝试

1. 使用ECE（期望校准误差）剔除特征。
2. FLAML（自动机器学习工具）。

比赛经验总结

1. 相信你的本地交叉验证（CV）结果。
2. 校准和模型融合是非常有用的技巧。