SIGNATE ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ！

久しぶりのSIGNATEコンペ　ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ！ に参加しました。沖縄の過去時点の藻場状況を予測する内容です。扱えるデータの種類は多く人工衛星の数値データをメインに人工衛星の画像データまであります。私は画像データは使用しませんでした。数値データ（約１万４千項目）だけでお腹いっぱいでしたから。

進め方：まずはシンプルに目的変数の平均値を予測値として、第一次ベースライン（public LB:0.2004988）を設定、次に追加の特徴量なし、ほぼ全項目を使用してlightgbmで予測した第二次ベースライン（public LB:0.1987353）を本当のスタートラインとして旅の始まり。掛けたり割ったり、アンサンブルしたりと最終値（public LB:0.1767497 private LB:0.1829975）で72位/357人中でBronzeを獲得できました。めでたし、めでたし。

上位の人はしっかりと特徴量を追加して入賞してる人もあれば、シンプルに複数モデルを作成してLinear Quiz Blendingを活用しSilverを獲得している人（これはこれですごい。）もいました。どちらも参考になります。でも上位入賞の秘訣はやっぱりNever give upですかね。