AutoML竞赛解决方案数据集

AutoML竞赛解决方案数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：AutoML,竞赛,模型集成,预测结果,回归模型,分类模型,数据增强,机器学习
数据概述：
本数据集包含AutoML Grand Prix竞赛中第一名解决方案团队LightAutoML的测试集和验证集预测结果。该解决方案基于多种回归和分类模型的集成，包括CatBoost、LGBM、DenseLight和FT-Transformer等，使用原始数据和增强数据进行训练，最终通过10折交叉验证实现高性能集成。数据集提供了模型的预测结果及其评估指标，为研究和优化AutoML算法提供了重要参考。
数据用途概述：
该数据集适用于AutoML算法研究、模型性能评估、竞赛策略优化等场景。研究人员可以利用此数据集分析不同模型的预测表现，探索模型集成的有效性；竞赛参与者可参考数据集结果，改进模型设计和训练策略；机器学习开发者可基于数据集验证新算法的性能，推动AutoML技术的进一步发展。