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卡格莱雨 关于 kaggle 比赛的解决方案，在排行榜上得分约为 0.00775。 要重现结果，请先运行“preprocess.py”，然后运行“classif_model.py” 原始数据转换 来自原始数据的每个样本都提供了这段时间内雷达测量的序列，因此对于每个样本和每个测量，我计算了一段时间内的一些聚合（平均值、最小值、最大值、50% 百分位数、标准差）。 这一步在实现 初步分析 您可以在找到对预处理数据的一些主要分析 模型 这一步在实现 直觉 对于模型评估，使用，根据该，我需要预测从 0 到 69 的降雨量的累积概率。 我认为这是一个多类分类问题。 为了首先建立累积概率，我需要预测以下每个雨量计范围的概率：0, (0, 1], (1, 2], ..., (68, 69], (69, +inf))。总共有 71 个范围，所以这是一个有 71 个类别的分类任务。 有些类非常小（频率

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