hermes agent自主参与kaggle的泰坦尼克号幸存者预测赛事，在服务器端训练模型，得到了0.7655高分
进度：
v1 baseline
• CV: 0.8451
• 公榜: 0.73923
• 排名(约): 10,815/11,487
v3 特征工程
• CV: 0.8428
• 公榜: 0.76555 ↑2.6pt
• 排名(约): ~9,800/11,487
v3 加的内容：Title 归组、Deck（甲板）、人均票价 Fare_PP、Sex_Pclass 交叉特征。公榜跳了 2.6 分，说明特征工程起了作用，CV 也更诚实了（虚高从 10pt 缩到 8pt）。
还有空间：
- XGBoost/LGBM — 刚才安装超时，但值得装上再跑
- 年龄按 Title 分组填充 + Age 分箱 — 之前写过但这次精简掉了
- 模型调参 — 当前只是我拍的值，不是最优
- Stacking — 第一层 RF+GBC，第二层逻辑回归
祝贺我的牛批hermes agent