您正在使用IE低版浏览器,为了您的雷锋网账号安全和更好的产品体验,强烈建议使用更快更安全的浏览器
AI开发 正文
发私信给思颖
发送

1

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

本文作者:思颖 2017-10-10 15:31
导语:虽然关于kaggle比赛的经验分享已足够多,但这篇一定不要错过。

雷锋网(公众号:雷锋网) AI科技评论按,本文首发于知乎专栏AI带路党,作者吴晓晖,雷锋网 AI科技评论获其授权转载。

不知道你有没有这样的感受,在刚刚入门机器学习的时候,我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手,复现别人的结果,但总觉得过于简单,给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了(干净的输入,均衡的类别,分布基本一致的测试集,还有大量现成的参考模型),要成为真正的数据科学家,光在这些数据集上跑模型是远远不够的。现实中你几乎不可能遇到这样的数据(现实数据往往有着残缺的输入,类别严重不均衡,分布不一致甚至随时变动的测试集,几乎没有可以参考的论文),这往往让刚进入工作的同学手忙脚乱,无所适从。

Kaggle则提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡,问题的定义基本良好,却夹着或多或少的难点,一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动,能不断地获得启发,受益良多。即使对于一些学有所成的高手乃至大牛,参加Kaggle也常常会获得很多启发,与来自世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。更重要的是,Kaggle是业界普遍承认的竞赛平台,能从Kaggle上的一些高质量竞赛获取好名次,是对自己实力极好的证明,还能给自己的履历添上光辉的一笔。如果能获得金牌,杀入奖金池,那更是名利兼收,再好不过。

Kaggle适用于以下人群:

  • 我是小白,但是对数据科学充满求知欲。

  • 我想要历练自己的数据挖掘和机器学习技能,成为一名真正的数据科(lao)学(si)家(ji)。

  • 我想赢取奖金,成为人生赢家。

简介

Kaggle创办于2010年,目前已经被Google收购,是全球顶级的数据科学竞赛平台,在数据科学领域中享有盛名。笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛,并且获得了前1%的成绩(3307支队伍)。这是笔者Kaggle首战,所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路,并且和大家分享我们参赛的一些心得。

Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛,比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”。其中的样本如下:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

也许是作为Kaggle上为数不多的NLP比赛,这看似简单的比赛却吸引了众多的参赛队伍。由于这是NLP问题,所以接下来的介绍都会偏向于NLP,本文会分为以下三个部分:

  1. 打Kaggle比赛的大致套路。(比赛篇)

  2. 我们队伍和其他出色队伍的参赛经验。(经验篇)

  3. 完成Kaggle比赛需要学会哪些实用的工具。(工具篇)

1、比赛篇

为了方便,我们先定义几个名词:

  1. Feature 特征变量,也叫自变量,是样本可以观测到的特征,通常是模型的输入。

  2. Label 标签,也叫目标变量,需要预测的变量,通常是模型的标签或者输出。

  3. Train Data 训练数据,有标签的数据,由举办方提供。

  4. Test Data 测试数据,标签未知,是比赛用来评估得分的数据,由举办方提供。

  5. Train Set训练集,从Train Data中分割得到的,用于训练模型(常用于交叉验证)。

  6. Valid Set 验证集,从Train Data中分割得到的,用于验证模型(常用于交叉验证)。

1.1分析题目

拿到赛题以后,第一步就是要破题,我们需要将问题转化为相应的机器学习问题。其中,Kaggle最常见的机器学习问题类型有:

  1. 回归问题

  2. 分类问题(二分类、多分类、多标签):多分类只需从多个类别中预测一个类别,而多标签则需要预测出多个类别。

比如Quora的比赛就是二分类问题,因为只需要判断两个问句的语义是否相似。

1.2 数据分析(Data Exploration)

所谓数据挖掘,当然是要从数据中去挖掘我们想要的东西,我们需要通过人为地去分析数据,才可以发现数据中存在的问题和特征。我们需要在观察数据的过程中思考以下几个问题:

  1. 数据应该怎么清洗和处理才是合理的?

  2. 根据数据的类型可以挖掘怎样的特征?

  3. 数据中的哪些特征会对标签的预测有帮助?

1.2.1 统计分析

对于数值类变量(Numerical Variable),我们可以得到min,max,mean,meduim,std等统计量,用pandas可以方便地完成,结果如下:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

从上图中可以观察Label是否均衡,如果不均衡则需要进行over sample少数类,或者down sample多数类。我们还可以统计Numerical Variable之间的相关系数,用pandas就可以轻松获得相关系数矩阵:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

观察相关系数矩阵可以让你找到高相关的特征,以及特征之间的冗余度。而对于文本变量,可以统计词频(TF),TF-IDF,文本长度等等,更详细的内容可以参考这里(https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/simple-leaky-exploration-notebook-quora?scriptVersionId=1184830)

1.2.2 可视化

人是视觉动物,更容易接受图形化的表示,因此可以将一些统计信息通过图表的形式展示出来,方便我们观察和发现。比如用直方图展示问句的频数:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

或者绘制相关系数矩阵:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

常用的可视化工具有matplotlib和seaborn。当然,你也可以跳过这一步,因为可视化不是解决问题的重点。

1.3 数据预处理(Data Preprocessing)

刚拿到手的数据会出现噪声,缺失,脏乱等现象,我们需要对数据进行清洗与加工,从而方便进行后续的工作。针对不同类型的变量,会有不同的清洗和处理方法:

  1. 对于数值型变量(Numerical Variable),需要处理离群点,缺失值,异常值等情况。

  2. 对于类别型变量(Categorical Variable),可以转化为one-hot编码。

  3. 文本数据是较难处理的数据类型,文本中会有垃圾字符,错别字(词),数学公式,不统一单位和日期格式等。我们还需要处理标点符号,分词,去停用词,对于英文文本可能还要词性还原(lemmatize),抽取词干(stem)等等。

1.4 特征工程(Feature Engineering)

都说特征为王,特征是决定效果最关键的一环。我们需要通过探索数据,利用人为先验知识,从数据中总结出特征。

1.4.1 特征抽取(Feature Extraction)

我们应该尽可能多地抽取特征,只要你认为某个特征对解决问题有帮助,它就可以成为一个特征。特征抽取需要不断迭代,是最为烧脑的环节,它会在整个比赛周期折磨你,但这是比赛取胜的关键,它值得你耗费大量的时间。

那问题来了,怎么去发现特征呢?光盯着数据集肯定是不行的。如果你是新手,可以先耗费一些时间在Forum上,看看别人是怎么做Feature Extraction的,并且多思考。虽然Feature Extraction特别讲究经验,但其实还是有章可循的:

  1. 对于Numerical Variable,可以通过线性组合、多项式组合来发现新的Feature。

  2. 对于文本数据,有一些常规的Feature。比如,文本长度,Embeddings,TF-IDF,LDA,LSI等,你甚至可以用深度学习提取文本特征(隐藏层)。

  3. 如果你想对数据有更深入的了解,可以通过思考数据集的构造过程来发现一些magic feature,这些特征有可能会大大提升效果。在Quora这次比赛中,就有人公布了一些magic feature。

  4. 通过错误分析也可以发现新的特征(见1.5.2小节)。

1.4.2 特征选择(Feature Selection)

在做特征抽取的时候,我们是尽可能地抽取更多的Feature,但过多的Feature会造成冗余,噪声,容易过拟合等问题,因此我们需要进行特征筛选。特征选择可以加快模型的训练速度,甚至还可以提升效果。

特征选择的方法多种多样,最简单的是相关度系数(Correlation coefficient),它主要是衡量两个变量之间的线性关系,数值在[-1.0, 1.0]区间中。数值越是接近0,两个变量越是线性不相关。但是数值为0,并不能说明两个变量不相关,只是线性不相关而已。

我们通过一个例子来学习一下怎么分析相关系数矩阵:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

相关系数矩阵是一个对称矩阵,所以只需要关注矩阵的左下角或者右上角。我们可以拆成两点来看:

  1. Feature和Label的相关度可以看作是该Feature的重要度,越接近1或-1就越好。

  2. Feature和Feature之间的相关度要低,如果两个Feature的相关度很高,就有可能存在冗余。

除此之外,还可以训练模型来筛选特征,比如带L1或L2惩罚项的Linear Model、Random Forest、GDBT等,它们都可以输出特征的重要度。在这次比赛中,我们对上述方法都进行了尝试,将不同方法的平均重要度作为最终参考指标,筛选掉得分低的特征。

1.5 建模(Modeling)

终于来到机器学习了,在这一章,我们需要开始炼丹了。

1.5.1 模型

机器学习模型有很多,建议均作尝试,不仅可以测试效果,还可以学习各种模型的使用技巧。其实,几乎每一种模型都有回归和分类两种版本,常用模型有:

  • KNN

  • SVM

  • Linear Model(带惩罚项)

  • ExtraTree

  • RandomForest

  • Gradient Boost Tree

  • Neural Network

幸运的是,这些模型都已经有现成的工具(如scikit-learn、XGBoost、LightGBM等)可以使用,不用自己重复造轮子。但是我们应该要知道各个模型的原理,这样在调参的时候才会游刃有余。当然,你也可以使用PyTorch/Tensorflow/Keras等深度学习工具来定制自己的Deep Learning模型,玩出自己的花样。

1.5.2 错误分析

人无完人,每个模型不可能都是完美的,它总会犯一些错误。为了解某个模型在犯什么错误,我们可以观察被模型误判的样本,总结它们的共同特征,我们就可以再训练一个效果更好的模型。这种做法有点像后面Ensemble时提到的Boosting,但是我们是人为地观察错误样本,而Boosting是交给了机器。通过错误分析->发现新特征->训练新模型->错误分析,可以不断地迭代出更好的效果,并且这种方式还可以培养我们对数据的嗅觉。

举个例子,这次比赛中,我们在错误分析时发现,某些样本的两个问句表面上很相似,但是句子最后提到的地点不一样,所以其实它们是语义不相似的,但我们的模型却把它误判为相似的。比如这个样本:

  • Question1: Which is the best digital marketing institution in banglore?

  • Question2: Which is the best digital marketing institute in Pune?

为了让模型可以处理这种样本,我们将两个问句的最长公共子串(Longest Common Sequence)去掉,用剩余部分训练一个新的深度学习模型,相当于告诉模型看到这种情况的时候就不要判断为相似的了。因此,在加入这个特征后,我们的效果得到了一些提升。

1.5.3 调参

在训练模型前,我们需要预设一些参数来确定模型结构(比如树的深度)和优化过程(比如学习率),这种参数被称为超参(Hyper-parameter),不同的参数得到的模型效果也会不同。总是说调参就像是在“炼丹”,像一门“玄学”,但是根据经验,还是可以找到一些章法的:

  1. 根据经验,选出对模型效果影响较大的超参

  2. 按照经验设置超参的搜索空间,比如学习率的搜索空间为[0.001,0.1]。

  3. 选择搜索算法,比如Random Search、Grid Search和一些启发式搜索的方法。

  4. 验证模型的泛化能力(详见下一小节)。

1.5.4 模型验证(Validation)

在Test Data的标签未知的情况下,我们需要自己构造测试数据来验证模型的泛化能力,因此把Train Data分割成Train Set和Valid Set两部分,Train Set用于训练,Valid Set用于验证。

  • 简单分割

将Train Data按一定方法分成两份,比如随机取其中70%的数据作为Train Set,剩下30%作为Valid Set,每次都固定地用这两份数据分别训练模型和验证模型。这种做法的缺点很明显,它没有用到整个训练数据,所以验证效果会有偏差。通常只会在训练数据很多,模型训练速度较慢的时候使用。

  • 交叉验证

交叉验证是将整个训练数据随机分成K份,训练K个模型,每次取其中的K-1份作为Train Set,留出1份作为Valid Set,因此也叫做K-fold。至于这个K,你想取多少都可以,但一般选在3~10之间。我们可以用K个模型得分的mean和std,来评判模型的好坏(mean体现模型的能力,std体现模型是否容易过拟合),并且用K-fold的验证结果通常会比较可靠。

如果数据出现Label不均衡情况,可以使用Stratified K-fold,这样得到的Train Set和Test Set的Label比例是大致相同。

1.6 模型集成(Ensemble)

曾经听过一句话,”Feature为主,Ensemble为后”。Feature决定了模型效果的上限,而Ensemble就是让你更接近这个上限。Ensemble讲究“好而不同”,不同是指模型的学习到的侧重面不一样。举个直观的例子,比如数学考试,A的函数题做的比B好,B的几何题做的比A好,那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。

常见的Ensemble方法有Bagging、Boosting、Stacking、Blending。

1.6.1 Bagging

Bagging是将多个模型(基学习器)的预测结果简单地加权平均或者投票。Bagging的好处在于可以并行地训练基学习器,其中Random Forest就用到了Bagging的思想。举个通俗的例子,如下图:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

老师出了两道加法题,A同学和B同学答案的加权要比A和B各自回答的要精确。

Bagging通常是没有一个明确的优化目标的,但是有一种叫Bagging Ensemble Selection的方法,它通过贪婪算法来Bagging多个模型来优化目标值。在这次比赛中,我们也使用了这种方法。

1.6.2 Boosting

Boosting的思想有点像知错能改,每训练一个基学习器,是为了弥补上一个基学习器所犯的错误。其中著名的算法有AdaBoost,Gradient Boost。Gradient Boost Tree就用到了这种思想。

我在1.2.3节(错误分析)中提到Boosting,错误分析->抽取特征->训练模型->错误分析,这个过程就跟Boosting很相似。

1.6.3 Stacking

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization(http://www.machine-learning.martinsewell.com/ensembles/stacking/Wolpert1992.pdf)这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌起来,形成一个网状的结构,如下图:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

举个更直观的例子,还是那两道加法题:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

这里A和B可以看作是基学习器,C、D、E都是次学习器。

  • Stage1:  A和B各自写出了答案。

  • Stage2:  C和D偷看了A和B的答案,C认为A和B一样聪明,D认为A比B聪明一点。他们各自结合了A和B的答案后,给出了自己的答案。

  • Stage3:  E偷看了C和D的答案,E认为D比C聪明,随后E也给出自己的答案作为最终答案。

在实现Stacking时,要注意的一点是,避免标签泄漏(Label Leak)。在训练次学习器时,需要上一层学习器对Train Data的测试结果作为特征。如果我们在Train Data上训练,然后在Train Data上预测,就会造成Label Leak。为了避免Label Leak,需要对每个学习器使用K-fold,将K个模型对Valid Set的预测结果拼起来,作为下一层学习器的输入。如下图:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

由图可知,我们还需要对Test Data做预测。这里有两种选择,可以将K个模型对Test Data的预测结果求平均,也可以用所有的Train Data重新训练一个新模型来预测Test Data。所以在实现过程中,我们最好把每个学习器对Train Data和对Test Data的测试结果都保存下来,方便训练和预测。

对于Stacking还要注意一点,固定K-fold可以尽量避免Valid Set过拟合,也就是全局共用一份K-fold,如果是团队合作,组员之间也是共用一份K-fold。如果想具体了解为什么需要固定K-fold,请看这里(https://www.zhihu.com/question/61467937/answer/188191424)。

1.6.4 Blending

Blending与Stacking很类似,它们的区别可以参考这里(https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/)

1.7 后处理

有些时候在确认没有过拟合的情况下,验证集上做校验时效果挺好,但是将测试结果提交后的分数却不如人意,这时候就有可能是训练集的分布与测试集的分布不一样而导致的。这时候为了提高LeaderBoard的分数,还需要对测试结果进行分布调整。

比如这次比赛,训练数据中正类的占比为0.37,那么预测结果中正类的比例也在0.37左右,然后Kernel上有人通过测试知道了测试数据中正类的占比为0.165,所以我们也对预测结果进行了调整,得到了更好的分数。具体可以看这里(https://www.kaggle.com/davidthaler/how-many-1-s-are-in-the-public-lb)。

2、经验篇

2.1 我们的方案(33th)

深度学习具有很好的模型拟合能力,使用深度学习可以较快得获取一个不错的Baseline,对这个问题整体的难度有一个初始的认识。虽然使用深度学习可以免去繁琐的手工特征,但是它也有能力上限,所以提取传统手工特征还是很有必要的。我们尝试Forum上别人提供的方法,也尝试自己思考去抽取特征。总结一下,我们抽取的手工特征可以分为以下4种:

  1. Text Mining Feature,比如句子长度;两个句子的文本相似度,如N-gram的编辑距离,Jaccard距离等;两个句子共同的名词,动词,疑问词等。

  2. Embedding Feature,预训练好的词向量相加求出句子向量,然后求两个句子向量的距离,比如余弦相似度、欧式距离等等。

  3. Vector Space Feature,用TF-IDF矩阵来表示句子,求相似度。

  4. Magic Feature,是Forum上一些选手通过思考数据集构造过程而发现的Feature,这种Feature往往与Label有强相关性,可以大大提高预测效果。

我们的系统整体上使用了Stacking的框架,如下图:

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

  • Stage1:  将两个问句与Magic Feature输入Deep Learning中,将其输出作为下一层的特征(这里的Deep Learning相当于特征抽取器)。我们一共训练了几十个Deep Learning Model。

  • Stage2:  将Deep Learning特征与手工抽取的几百个传统特征拼在一起,作为输入。在这一层,我们训练各种模型,有成百上千个。

  • Stage3: 上一层的输出进行Ensemble Selection。

比赛中发现的一些深度学习的局限:

通过对深度学习产生的结果进行错误分析,并且参考论坛上别人的想法,我们发现深度学习没办法学到的特征大概可以分为两类:

  1. 对于一些数据的Pattern,在Train Data中出现的频数不足以让深度学习学到对应的特征,所以我们需要通过手工提取这些特征。

  2. 由于Deep Learning对样本做了独立同分布假设(iid),一般只能学习到每个样本的特征,而学习到数据的全局特征,比如TF-IDF这一类需要统计全局词频才能获取的特征,因此也需要手工提取这些特征。

传统的机器学习模型和深度学习模型之间也存在表达形式上的不同。虽然传统模型的表现未必比深度学习好,但它们学到的Pattern可能不同,通过Ensemble来取长补短,也能带来性能上的提升。因此,同时使用传统模型也是很有必要的。

2.2 第一名的解决方案

比赛结束不久,第一名也放出了他们的解决方案(https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs/discussion/34355),我们来看看他们的做法。他们的特征总结为三个类别:

  1. Embedding Feature

  2. Text Mining Feature

  3. Structural Feature(他们自己挖掘的Magic Feature)

并且他们也使用了Stacking的框架,并且使用固定的k-fold:

  • Stage1: 使用了Deep Learning,XGBoost,LightGBM,ExtraTree,Random Forest,KNN等300个模型。

  • Stage2: 用了手工特征和第一层的预测和深度学习模型的隐藏层,并且训练了150个模型。

  • Stage3: 使用了分别是带有L1和L2的两种线性模型。

  • Stage4: 将第三层的结果加权平均。

对比以后发现我们没有做LDA、LSI等特征,并且N-gram的粒度没有那么细(他们用了8-gram),还有他们对Magic Feature的挖掘更加深入。还有一点是他们的Deep Learning模型设计更加合理,他们将筛选出来的手工特征也输入到深度学习模型当中,我觉得这也是他们取得好效果的关键。因为显式地将手工特征输入给深度学习模型,相当于告诉“它你不用再学这些特征了,你去学其他的特征吧”,这样模型就能学到更多的语义信息。所以,我们跟他们的差距还是存在的。

3、工具篇

工欲善其事,必先利其器。

Kaggle 的常用工具除了大家耳熟能详的XGBoost之外, 这里要着重推荐的是一款由微软推出的LightGBM,这次比赛中我们就用到了。LightGBM的用法与XGBoost相似,两者使用的区别是XGBoost调整的一个重要参数是树的高度,而LightGBM调整的则是叶子的数目。与XGBoost 相比, 在模型训练时速度快, 单模型的效果也略胜一筹。

调参也是一项重要工作,调参的工具主要是Hyperopt,它是一个使用搜索算法来优化目标的通用框架,目前实现了Random Search和Tree of Parzen Estimators (TPE)两个算法。

对于 Stacking,Kaggle 的一位名为Μαριος Μιχαηλιδης的GrandMaster使用Java开发了一款集成了各种机器学习算法的工具包StackNet,据说在使用了它以后你的效果一定会比原来有所提升,值得一试。

以下总结了一些常用的工具:

  • Numpy | 必用的科学计算基础包,底层由C实现,计算速度快。

  • Pandas | 提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。

  • NLTK | 自然语言工具包,集成了很多自然语言相关的算法和资源。

  • Stanford CoreNLP | Stanford的自然语言工具包,可以通过NLTK调用。

  • Gensim | 主题模型工具包,可用于训练词向量,读取预训练好的词向量。

  • scikit-learn | 机器学习Python包 ,包含了大部分的机器学习算法。

  • XGBoostLightGBM | Gradient Boosting 算法的两种实现框架。

  • PyTorchTensorFlowKeras | 常用的深度学习框架。

  • StackNet |  准备好特征之后,可以直接使用的Stacking工具包。

  • Hyperopt | 通用的优化框架,可用于调参。

4、总结与建议

  1. 在参加某个比赛前,要先衡量自己的机器资源能否足够支撑你完成比赛。比如一个有几万张图像的比赛,而你的显存只有2G,那很明显你是不适合参加这个比赛的。当你选择了一个比赛后,可以先“热热身”,稍微熟悉一下数据,粗略地跑出一些简单的模型,看看自己在榜上的排名,然后再去慢慢迭代。

  2. Kaggle有许多大牛分享Kernel, 有许多Kernel有对于数据精辟的分析,以及一些baseline 模型, 对于初学者来说是很好的入门资料。在打比赛的过程中可以学习别人的分析方法,有利于培养自己数据嗅觉。甚至一些Kernel会给出一些data leak,会对于比赛提高排名有极大的帮助。

  3. 其次是Kaggle已经举办了很多比赛, 有些比赛有类似之处, 比如这次的Quora比赛就与之前的Home Depot Product Search Relevance 有相似之处,而之前的比赛前几名已经放出了比赛的idea甚至代码,这些都可以借鉴。

  4. 另外,要足够地重视Ensemble,这次我们组的最终方案实现了paper " Ensemble Selection from Libraries of Models" 的想法,所以有些比赛可能还需要读一些paper,尤其对于深度学习相关的比赛,最新paper,最新模型的作用就举足轻重了。

  5. 而且,将比赛代码的流程自动化,是提高比赛效率的一个关键,但是往往初学者并不能很好地实现自己的自动化系统。我的建议是初学者不要急于构建自动化系统,当你基本完成整个比赛流程后,自然而然地就会在脑海中形成一个框架,这时候再去构建你的自动化系统会更加容易。

  6. 最后,也是最重要的因素之一就是时间的投入,对于这次比赛, 我们投入了差不多三个多月,涉及到了对于各种能够想到的方案的尝试。尤其最后一个月,基本上每天除了睡觉之外的时间都在做比赛。所以要想在比赛中拿到好名次,时间的投入必不可少。另外对于国外一些介绍kaggle比赛的博客(比如官方博客)也需要了解学习,至少可以少走弯路,本文的结尾列出了一些参考文献,都值得细细研读。

  7. 最后的最后,请做好心理准备,这是一场持久战。因为比赛会给你带来压力,也许过了一晚,你的排名就会一落千丈。还有可能造成出现失落感,焦虑感,甚至失眠等症状。但请你相信,它会给你带来意想不到的惊喜,认真去做,你会觉得这些都是值得的。

5. 致谢

感谢@刘思聪对本文详细审阅,也感谢@郑华滨对本文的指正。同时也感谢@一壶酒兮真狂士@ChingKitWong在比赛期间带我一起努力拼杀,真的学到了很多。

参考文献:

1. Paper: Ensemble Selection from Libraries of Models

2. Kaggle 数据挖掘比赛经验分享

3. Kaggle Ensembling Guide

如有错误之处,欢迎各位批评指正。如需转载请私信联系。

雷锋网版权文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%
分享:
相关文章

文章点评:

表情
最新文章
为了您的账户安全,请验证邮箱
您的邮箱还未验证,完成可获20积分哟!
请验证您的邮箱
立即验证
完善账号信息
您的账号已经绑定,现在您可以设置密码以方便用邮箱登录
立即设置 以后再说
请填写申请人资料
姓名
电话
邮箱
微信号
作品链接
个人简介