스마트 창고 출고 지연 예측 AI 경진대회

데이터 로드 (train + test + layout_info)
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layout_info merge (layout_id 기준)
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add_features()  — EDA 기반 파생변수 생성
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add_lag_features()  — 시계열 lag/diff 피처
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preprocess()  — 결측치 처리 + 인코딩 + 클리핑
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train_lgb_ensemble()  — LGBM 3configs×2seeds + XGB 2configs = 8모델
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Inverse-MAE 가중 블렌드
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submission_0422_s5.csv 저장