第14名解决方案

首先，祝贺新的冠军贝勒大学！

我的解决方案基于4个模型，就像这里的许多其他人一样，主要参考了之前NCAA比赛中排名靠前的模型（3个），并做了一些小的改动。所有的功劳归功于他们。

另外还有1个我自己的模型，这是一个堆叠回归器，包含10个回归模型：AdaB, Xgb, LGBM, CatB, RFR, LR, RidgeCV, GBR, HGBR 和 LSVR。

所有模型都针对该数据集和之前的比赛进行了验证和调整。基于验证结果，我使用了一个加权移动目标的方法，根据这四个模型的结果，从验证效果最差到最好的方向，调整预测结果，希望能朝着预测值更好的方向移动。

我没有在预测中使用任何手动修改，而且模型最终也预测贝勒大学为冠军 😊

这是我第一次参加“三月机器学习疯狂”系列比赛，这就像坐过山车一样，但观看和关注比赛真的很有趣 😊 我为明年的比赛记了很多笔记，比如不要使用太激进的方法。我在NCAAW比赛中曾排在排行榜第1名，但因为以1.0的概率输掉了一场比赛，排行榜名次就下降了，你可以想象一下 😉

现在我很高兴也很荣幸获得第14名和银牌，以及在NCAAW比赛中获得铜牌。这也让我以总排名第36位成为了排名最高的Kaggle Expert 😉 总是会有收获！不知道是否有特别的奖品或纪念品？;) 但成为Kaggle Master是我的目标，总有一天会在某场比赛中实现的。

感谢阅读这个简短的总结！
也感谢Kaggle和NCAA举办这项精彩的比赛！