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Kaggle-Tabular_Playground_Series_Feb_2021：根据数据中提供的多个特征列预测连续目标。 所有要素列cat0-cat9是分类的，要素列cont0-cont13是连续的。用于该比赛的数据集是合成的，但基于真
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上传时间: 2021-02-17
详细说明：Kaggle-Tabular_Playground_Series_Feb_2021
目标是根据数据中提供的多个特征列预测连续目标。 所有要素列cat0-cat9是分类的，要素列cont0-cont13是连续的。 该比赛使用的数据集是合成的，但基于真实数据集并使用CTGAN生成。 原始数据集用于预测保险索赔额。 尽管特征是匿名的，但它们具有与实际特征相关的属性。
我使用的很多技术都是从我从所学到的。
EDA
注意：由于github无法处理交互式绘图，请转到 。
1.对抗性验证
训练后的模型没有提取任何信息来区分训练和坚持数据集的训练数据与测试数据-即，可以确认训练数据与测试数据具有相同的分布并且非常具有代表性。
2.探索性数据分析
与Tabular Playground 1相似，数据非常干净但被匿名化。 该比赛的数据还包含分类变量。 根据一月份的最佳表现，数据工程大多是徒劳的（除了使
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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