kaggle santa 2020:“ Santa 2020 Candy Cane Contest”中的第9位解决方案 源码

2020年圣诞老人-糖果手杖比赛 我在Kaggle竞赛解决方案,排名第9位。 基本策略 在本次比赛中,奖励是通过比较阈值和随机生成的数字来确定的。 如果我们知道阈值,就很容易计算获得奖励的概率。 但是代理商在比赛中看不到门槛,我们不得不对其进行估算。 与其他团队一样,我也通过Kaggle API下载了历史记录,并创建了一个用于监督学习的数据集。 我们可以在API的响应中看到每一轮threshold的真实值。 因此,我将其用作目标变量。 在比赛中,我发现分位数回归比传统的L2回归要好得多。 我认为它可以通过percentile参数调整“探索”和“利用”之间的平衡。 特征 # 姓名 解释 #1 圆形的 游戏中的回合数(0-1999) #2 last_opponent_chosen 对手代理商是否在最后一步选择了这台机器 #3 second_last_opponent_chose