第6名解决方案

这是一支利于职业成长、屡获胜利且沟通有趣的神奇团队： Sergey Bryansky @sggpls, Andrei Lupu @andreils, Möbius @arashnic, Yury Bolkonsky @bolkonsky 和 Kirill Shipitsyn @kirillshipitsyn 👍 😃

感谢所有参与者和组织者带来如此有趣的比赛！

特征工程 (FE)： 我们将4D图像转换为3D，并针对每个案例的每个空间图 (1,1008*53) 训练了一个3D CNN自编码器 (Autoencoder)，使用具有不同核的PCA将数据压缩为 (1,2048)。

我们使用了这些特征 + 原始特征 + 站点分类器特征来训练我们的流程。

此外，我们还使用了目标分箱 技术和特征选择，这提高了我们的最终得分 (公开榜 0.15663 第6名，私有榜 0.15703 第6名)。 🔥