在Kaggle比赛中，"baseline"（基线）是一个特定的术语，指的是一个基础模型或解决方案，它有几个重要作用： 1. **起点参考**：为参赛者提供一个基础出发点，展示如何处理数据、构建模型和生成提交结果的完整流程 2. **性能基准**：设立一个初始性能标准（这个例子中CV=0.681），参赛者可以尝试改进并超越这个分数 3. **学习工具**：特别对新手来说，baseline提供了学习数据科学和机器学习技术的实用案例 4. **共享知识**：比赛社区中的人们分享baseline来促进知识交流和竞争水平提升 这个特定的baseline很全面，展示了五个不同模型（XGBoost、CatBoost和LightGBM的不同变体）和两种不同的建模方法（单目标和双目标），以及如何将它们集成在一起。它为参赛者提供了一个相当强大的起点，可以在此基础上探索更复杂的方法或优化技术。 文件名中的"cv-681-lb-685"表示这个baseline在交叉验证(cv)中达到了0.681的分数，在公共排行榜(lb)上达到了0.685的分数。