我的最终解决方案/集成模型由 4 个模型组成。其中 3 个基于公开 Notebook（可能进行了轻微修改）：

1. 基于 KaplanMeier 目标的 AutoGluon
2. 事件掩码 PRL-NN
3. 具有单调性的 XGBoost

第 4 个模型是 CatBoost，使用 MultiRMSE 损失和 metric 函数，在 3 个目标上进行训练。此外，对 efs==1 使用 1.2 的 sample_weight，对 efs==0 使用 0.5 的 sample_weight，有助于提高模型性能。

最终集成的权重是通过 scipy.minimize 函数找到的，该函数具有最佳的 CV（交叉验证）和最佳的私有 LB（排行榜）。

因此，该解决方案相对简单，但足以获得一个不错的位置。当然，如果在建模和集成上投入更多精力，可能会获得更好的名次，甚至进入金牌区。