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Kaggle Stacking模型竞赛技巧 简介 在非常多的建模问题中，例如预测不同产品的销量；预测参保人员是否会续保等；有一种非常值得尝试的提分方案，分类别建模。该方案在历史的诸多竞赛中屡试不爽，而且基本都能带来一定的提升，也是stacking中非常好的选择。 案例 kaggle Binary Classification of Insurance Cross Selling竞赛冠军方案为例 链接：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e7/code 冠军方案中就采用了该类的建模策略。 在模型进行stacking前，分别对 previously insured (2 models), vehicle damage (2 models) previously insured + vehicle damage (4 models) 构建了8个模型用于最后的模型stacking，并且带来了提升。 参考文献 https://medium.com/towards-data-science/are-outliers-harder-to-predict-ae84dd4be465 https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e7/discussion/523404
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