【文件属性】：
文件名称：meilleur-data-scientist-france-2018:我的竞赛“ Le meilleur法国数据科学家2018”的解决方案（法国最佳数据科学家2018）
文件大小：24KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-16 05:52:51
data-science machine-learning xgboost data-science-competition JupyterNotebook
法国Meilleur数据科学家2018
这是我参加为时2小时的比赛“ Meilleur法国数据科学家2018”（法国2018年最佳数据科学家）的代码。
我的多重对数得分为0.95629，在233个排名中排名第44（有350多个参与者）
语境
这是一项竞争活动，旨在预测在LabelEmmaüs市场上的销售时间。
LabelEmmaüs是Emmaüs的分支机构，Emmaus是法国最著名的非营利组织之一，以向流浪者提供衣服而闻名。
标签Emmaüs是他们在法国最脆弱的人群中雇用的市场，利润被重新注入Emmaüs。
难点
1. 2小时非常短
我挣扎了一个小时来提高基线。
然后我又损失了30分钟，因为我们必须输出3个概率（在0-10天，10-60天和60+天之间卖出），但是XGBoost并不是按照自然顺序对输出列进行排序。
2.数据集
限制了automl / datascience平台
【文件预览】：
meilleur-data-scientist-france-2018-master
----src()
--------star_command.py(5KB)
--------instrumentation.py(875B)
--------metrics.py(760B)
--------cache.py(1KB)
--------preprocessing()
--------xgb_processing.py(4KB)
----tuto_Python()
--------MDSF2018 - Tutoriel Python 3 - Azure ML Studio.ipynb(10KB)
--------MDSF2018 - Tutoriel Python.ipynb(46KB)
----m110_feat_eng.py(1KB)
----README.md(1KB)
----tuto_R()
--------MDSF 2018 - Tutoriel R.Rmd(7KB)
----.gitignore(54B)
----m000_baseline.py(3KB)