update.home-credit-default-riskのコンペの1位の情報量が多かったのでひたすら訳してまとめました。コンペ自体は半年ほど前ですが完全に積んでいたので、この年末の機会にまとめておきます。はしがきこのコンペは与えられた個人のクレジットの情報や以前の応募情報などから、各データが債務不履行になるかどうかを予測する問題です。7000チーム前後が参加するというかなりの大規模コンペでしたが、上位の点数が相当団子で0.001を競うコンペになっていた記憶です。noise)などちょいちょいテクニカルな要素も使っている感想(長いので先に)かなり多くの特徴量やエンコーディングを利用しているなぁと。期間を区切った特徴量とか近傍500個のデータの平均とかはなかなかテクニカルだな...と。noiseも自分は元々知らなかったのでかなり勉強になりました。一方でパラメータチューニングができていないというのは驚きました。自分もやっててこれいつチューニングするんだ...とはずっと思っていたので。一にも二にも特徴量設計なのでしょうか。スキを見てこうしたコンペにも果敢に挑みたいと思います。難しかったデータが異質であり、異なる期間のデータや多くのデータソースから組み込まれていた。due(延滞)についても集計した。credit_card_balance.csvについてはInstallment_payments.csvと同様に集計を行ったlag特徴量を用いた。