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Awesome Machine Learning - ML フレームワーク・ライブラリの包括的リスト ・Python/C++/Rust/Go等30以上の言語別に整理 ・CV/NLP/音声認識/深層学習/強化学習を網羅 ・XGBoost/LightGBM等のアンサンブル手法も収録 ・初心者から専門家まで最適ツール発見に活用可 github.com/josephmisiti/a…

tiger_serious@t1gerxt1ger

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モデル選択って、時系列でもテーブルコンペとあまり変わらず LightGBM が主流なんだ…。😲 ARIMA とかは授業や統計検定でしっかり学んだけど、実戦の Kaggle だと意外と弱いのか…とちょっと驚いてる。 結局、特徴量をしっかり作ってブースティングが強い世界なんだな📊 #Kaggle #Python

𝕙𝕒𝕣𝕦 | 勉強垢@Kaggle@data_haru

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[ONNX] 同じ分類モデルでも GBDT(XGBoost,LightGBM,CatBoost)でONNXを作成したときに、それぞれ、出力の構造が異なりMT5で使う時にうまく使えないという問題もあるので Python側でONNXを作成する際工夫していたりします :-)

加減@ka_gen

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LightGBM への重みを 0.7 にしてみたら、ほんの少しだけど またスコア更新できた…!📈✨ アンサンブルの配分をちょっといじるだけで結果が動くの、めちゃくちゃ面白い。 こういう微調整がハマった瞬間の「おっ…!」って感覚、クセになる🔥 #Kaggle #Python

𝕙𝕒𝕣𝕦 | 勉強垢@Kaggle@data_haru

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