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kaggle_s6e8_Predicting Smartphone Addiction

kaggle表格赛学习记录

持续记录#Kaggle · #分类 · #预测
SUBMISSION TIMELINE

kaggle_s6e8_Predicting Smartphone Addiction

Kaggle · ROC · 分数越高越好

2
提交次数
0.96594
最佳 ROC
0.96594
最新 ROC
+0.00723
相对首提交提升

  1. 第一次提交_baseline

    0.95871

    提交 v1版本csv，baseline采用快速EDA,从数据形状/缺失值/目标分布/特征与目标的相关性处理；预处理方面类别特征采用OrdinalEncoder（保留NaN），数据特征保留；基线模型采用HistGradientBoostingClassifier，采用五折分层交叉验证评估AUC

    V1版本baseline得分

  2. 第二次提交

    0.96594+0.00723

    lgb+cat+xgb权重融合

    V2版本修改为lgb+cat+xgb权重融合后得分

赛题任务

评估方式

比赛使用均方根误差（RMSE）评估预测结果，数值越低越好。其计算方式可写为 RMSE = sqrt((1 / n) × Σ(yᵢ - ŷᵢ)²)。

RMSE 与预测目标使用相同量纲，同时会对较大的预测误差给予更高惩罚。因此，判断实验是否有效时应比较相同提交阶段的 RMSE，而不是把更高的数值理解为更好的成绩。

提交记录

提交时间 文件名 平台评分（RMSE） 相对第一次提交
2026-07-16 13:21:33 submission1.csv 0.62566 baseline
2026-07-21 12:58:52 submission2.csv 0.64456 提交 submission2.csv，修改epochs为20
2026-07-21 15:49:23 submission3.csv 0.6919 调整正负样本权重为0.5，并且使用全量数据集
2026-07-19 16:23:33 submission4.csv 2 —

当前复盘