RaifhackDS

О модели

LightAutoML на наших фичах - логарифмированных и смысловых которые придумали в ходе анализа.

Фичи:

1. Сырые признаки

2. Логарифмирование исходных количественных данных

   Приводит лог-нормально распределенные признаки к нормально распределенным

3. Препроцессинг этажей

4. Генератор фич

   Производит бинарные и унарные операции над имеющимися признаками. В последствии модель сама выделяет нужные признаки, а бесполезные для предсказания отбрасывает

5. Ипотечная ставка Нашли зависимость целевой переменной от размера ипотечной ставки за прошлые даты

6. Расчет соцдем признаков Оценка населения в городе

7. Данные о метро

Дополнительные файлы:

Найдены в опубликованных решениях других участников

1. Данные о популяции
2. Зарплатная ведомость

Предикт моделей

Используется конфигуриромый скриптом запуск пайплайна обработки данных и обучения

Например

./run_solution.sh catboost