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tianchi_bert_nlp：天池NLP模型泛化能力挑战赛的代码库

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简介：
为了使用此功能，请将预训练好的BERT模型放置在pre_model_dir文件夹中，并解压相关的权重文件至同一目录下进行处理。随后打开main.py进行运行，默认即可完成模型下载与部署工作。项目介绍部分提供详细的技术文档，请访问指定链接获取完整的代码说明地址及支持材料。项目文档中的具体实现细节可参考代码实现详情一节（建议直接从本地下载notebook版本以便快速上手）。

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  • tianchi_bert_nlp：天池NLP模型泛化能力挑战赛的代码库
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    为了使用此功能，请将预训练好的BERT模型放置在pre_model_dir文件夹中，并解压相关的权重文件至同一目录下进行处理。随后打开main.py进行运行，默认即可完成模型下载与部署工作。项目介绍部分提供详细的技术文档，请访问指定链接获取完整的代码说明地址及支持材料。项目文档中的具体实现细节可参考代码实现详情一节（建议直接从本地下载notebook版本以便快速上手）。
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    本项目聚焦于2023年天池智慧交通挑战赛，采用先进的机器学习算法进行时间序列预测，旨在优化城市交通流量管理与预测精度。 天池智慧交通预测挑战赛解决方案 本博客分享了我第一次参加天池比赛的实况记录，比较完整地给出了数据预处理、缺失值补全、特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人寻找解题思路。全程没有调参，也没有模型融合，仅凭简单的特征提取和XGBoost算法，在排行榜上取得了411716的成绩，基本上可以作为时间序列预测类比赛的一个基准线。 代码包括： - preprocess.py：进行类型转换、缺失值处理以及特征提取。 - xgboost.py：训练模型并进行交叉验证。 数据与题目说明： 该比赛的目标是根据一些路段的流量历史信息来预测未来一段时间内的交通流量。提供的数据共有3个表格，分别是link_info（路段信息）、link_tops（未具体描述）和travel_time（旅行时间）。