Flint 3 小时迭代出自行车需求模型：验证集 RMSLE 降 30.8%
cong_ml · x · 2026-10-22
- 实测任务：用公开 UCI Bike Sharing 数据集，根据天气和日历预测自行车租赁需求。
- Flint 自动尝试并组合了「对数 + 二次时间趋势 + 残差树（boosted residuals）」等改进，配图显示 3 个模型小时内把最佳验证 RMSLE 从约 0.537 一路降到 0.3708，关键步骤包括把时间从残差特征中分离、趋势模型从 Poisson 换成 Tweedie、组合多时间尺度。
- 最终验证集 RMSLE 比基线降低 30.8%，held-out 集降低 9.1%，展示了本地模型自主做特征工程与模型选择的实际效果。
所属事件:Recursive Flint 本地跑通自动科研闭环并开源 40B-A2B(7 条相关)→
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