《表2 融合方法分数：基于RNN和GBDT融合方法的用户活跃度预测》

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《基于RNN和GBDT融合方法的用户活跃度预测》

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提出的两阶段学习过程包括特征工程和参数优化等技术部分。我们应用不同的参数来获得最终的结果。使用了最佳CatBoost的结果和两个RNN模型的结果进行集成，得到了最高的分数。我们融合策略是叠加和平均，使用ManyToMany的结果作为训练CatBoost的特征，并应用CatBoost模型的结果和RNN-ManyToMany结果的平均值。我们提交了线下验证集上的最高分数，最终在排行榜上的得分为0.7671。