提个比较敏感的问题：有没有来讨论讨论这几个比赛的提升思路

比如最近的这个，我能想到的就是正态变换，缺失值处理，还有lasso来删选一些特征，最后回归预测。目前mae50，别的没想到提升思路

还有最开始的自行车使用量预测，试了几个模型，xgb确实是回归性最好的，（当然我不了解神经网络）同时温度1和温度2很明显有共线性，我试过删失和加权以及比率，但远不如直接进模型比较好，还有把离散和占比少的进行合并，效果也不如直接进入好

还有那个图像分类，据我所知图像数据要注意数据增强和残差网络，我试过几个的增强，但效果也就一般，我很好奇能达到过拟合的1是怎么来的

最近的足球运动员身价估计，我把出生日期转换成年龄，再以新的变量插入原序列，再进行训练，不知道是不是这个思路

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