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    Baseline Explanation and Practice Code
    [Private 2위 0.79049] LightGBM + CatBoost + xDeepFM + FiBiNet
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    일 년 전
    [Private 2위 0.79049] LightGBM + CatBoost + xDeepFM + FiBiNet
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    일 년 전
    [Private 6위, 0.78882] Boosting Stacked Generalization
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    2년 전
    [Private 6위, 0.78882] Boosting Stacked Generalization
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    2년 전
    [private 5위 0.78959] CatBoost + LightGBM / CE, RF loss
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    2년 전
    [private 5위 0.78959] CatBoost + LightGBM / CE, RF loss
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    13
    2년 전
    [Private 10위 0.7851] Under Sampling + AutoGluon
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    2년 전
    [Private 10위 0.7851] Under Sampling + AutoGluon
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    2년 전
    [Private 18위 0.7826] Catboost + Optuna + Weighted Voting
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    2년 전
    [Private 18위 0.7826] Catboost + Optuna + Weighted Voting
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    11
    2년 전
    [Private 4위] Catboost
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    2년 전
    [Private 4위] Catboost
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    2년 전
    [Private 9위 0.78724] TimeSeriesSplit + Catboost + Ensemble
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    2년 전
    [Private 9위 0.78724] TimeSeriesSplit + Catboost + Ensemble
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    2년 전
    Samplig + CatBoost Baseline (LB:0.75)
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    2년 전
    Samplig + CatBoost Baseline (LB:0.75)
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    2년 전
    fft를 통한 train로그 Day 추청하기
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    2년 전
    fft를 통한 train로그 Day 추청하기
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    2년 전
    LGBM Baseline - Public 0.763062095
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    2년 전
    LGBM Baseline - Public 0.763062095
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    2년 전