Как закончилась Роснефть?)

😅 Как итог, во втором треки обеими командами мы потерпели фиаско =)

🤔 Прогнозирование временных рядов - это дело не простое. Сама по себе задача интересная, но временные ряды в этот раз не подались. Финишировали ~ топ-7 и после упали до топ-11.

🔥 Парадоксально для меня было то, что лучшее решение с катбустом требовало сильно меньше итераций, чем этого требовала локальная валидация. Это мы заметили случайно.

Пример: модель, обученная на 10 итерациях с плохим локальным скором, переплюнула на лидерборде модель обученную в 500 итераций с лучшим локальным скором... WTF? Этому не учат на классических курсах по Data Science 😄

🧠 Извлек урок. Возможно, для успеха в соревнованиях по временным рядам, особенно с шумными данными, хорошо заходит сильная регуляризация (max_splits, min_splits, min_leafs…) и умная фильтрация фичей (например permutation importance). Сразу в топ может и не пойдешь, но зато потом влетишь в топ на тесте.

😌 В целом - задача мне понравилась, но не разгадали какие-то киллер фичи. Докерные соревнования сильно замедляют проверку интересных гипотез (сегментация временных рядов).

Радует, что хотя бы из первого трека унесем немного призовых 🤑