Kaggle搭积木式刷分大法: LB 0.11666（排名前１５％）

最新推荐文章于 2025-05-29 14:21:35 发布
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本文作者分享了在Kaggle比赛中通过特征工程提高得分的经验，特别是利用Pandas的Pipe和Sklearn的Pipeline进行数据处理。强调了特征工程的重要性，并详细介绍了如何构建特征工程流程，包括数据预处理、多种处理方法的组合以及通过R2值筛选有效特征。文章还概述了后续的机器学习阶段，包括模型训练、调参和集成方法，以达到稳定的LB分数。

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專 欄

❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈

我参加了两个Kaggle 比赛，一个是Titanic (分类），另一个是HousePrice(回归）。分别获得了前7% （花了约3个月业余时间）和前13%排名（花了约2个月业余时间）的成绩。由于刚刚上手5个月机器学习，其中花了很多时间作重复和无用功。

本文的目的主要是分享和探讨：

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Kaggle-House Prices
dake13的博客
10-31 1595
前段时间尝试着做了一下kaggle中的House Prices，是一个回归问题，通过对给定的训练集进行分析，来预测测试集中的房屋价格，测试集中的数据主要是房屋特征（features），包活很多比如：卧室的数量，临街否等等共79个，在对其进行处理的过程中，要对数值型的特征进行归一化，而对字符型的特征进行pd.dummies()处理，及将字符用数字0,1,2等来代替，这样才能统筹兼顾对所有的特征进行处...
Kaggle项目：House Price
weixin_39676775的博客
04-08 1336
Kaggle 房价预测项目—House Prices: Advanced Regression Techniques一、数据概览二、数据分析1.因变量SalePrice的分析2.‘相关’自变量的分析2.1OverallQual变量2.2GriLivArea变量2.3GarageCars变量2.4TotalBsmtSF变量2.5 FullBath变量2.6 YearBuilt与YearRemodAd...
【Kaggle】House Prices
Yv_shu的博客
07-30 1391
作为第一个练手的题目，代码规范上有很多不清楚的地方，参考了好多其他大佬的分析流程和代码，在此做一下记录。
Kaggle Top 1% 是如何炼成的？
最新发布
2501_91624122的博客
05-29 1008
本文分享了Kaggle竞赛的参赛经验，以Quora问题匹配比赛为例，系统介绍了参赛流程和技巧。主要内容包括：1）比赛准备：分析题目类型、数据探索、预处理及特征工程；2）建模过程：模型选择、调参、验证及集成方法（Bagging/Boosting/Stacking）；3）工具推荐：如LightGBM、StackNet等高效工具；4）经验总结：强调特征工程和模型集成的重要性，建议投入时间、学习优秀方案并构建自动化流程。文章指出，Kaggle竞赛介于"完美"数据集和真实业务之间，能有效提升数据科
kaggle house price
onemorepoint的博客
07-24 2231
kaggle 竞赛入门 导入常用的数据分析以及模型的库 数据处理 Data fields 去除异常值 处理缺失值 分析 Utilities Exploratory Data Analysis Correlation matrix BsmtQual BsmtCond BsmtExplosure BsmtFinType1 BsmtFinSF1 BsmtFinType2 BsmtF...
Kaggle House Prices数据集
05-18
Kaggle-House-Prices-Advanced-Regression-Techniques 原始数据集，包括train.csv,test.csv,data_description.txt
Kaggle搭积木式刷分大法：特征工程部分
Python中文社区
11-24 3948
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 这两天在忙着刷Kaggle梅塞德斯奔驰生产线测试案例，刚刚有了些思路，还是用管道方法达了个积木。这才有空开始写第二篇文章。（吐个槽，
Kaggle自动化作文检查系统：我对Kaggle AES项目的尝试（https：www.kaggle.comcasap-aes）
02-04
我对Kaggle AES项目的尝试（ ）线性回归模型使用Word2Vec模型和自定义生成的启发式特征来获得0.9359的均二次加权kappa分数。 笔记本： CustomFeatureGeneration.ipynb-为数据集生成自定义功能。 Data_Exploration....
Data Source : Kaggle Data Source Link : https://www.kaggle.com/
03-04
我们的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司，现在他们需要您帮助建立模型来预测过去一年的保单持有人（客户）是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。 保险单是一种安排，据此公司承诺为特定的损失、损害、疾病...
kaggle_projects：有趣的kaggle项目。 在这里找到我，https：//www.kaggle.combornohin
02-13
【标题】"kaggle_projects" 是一个与数据科学竞赛平台Kaggle相关的项目集合，它可能包含了多个参赛者或研究者在Kaggle上进行的各种挑战的代码、分析和报告。Kaggle是一个全球知名的数据科学社区，提供各种数据集和...
kaggle--HousePrice 房价预测练习
u010784842的博客
06-28 761
1、导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats %matplotlib inline pd.set_option('display.max_colwidth',1000) pd.set_opt...
kaggle比赛HousePrices之数据预处理
11-08
kaggle比赛HousePrices之数据预处理部分的完整代码，包含非常详细的注释，属于数据挖掘预处理的经典流程性代码。
3.16_kaggle-house-price
taifyang的博客
06-08 350
3.16 实战Kaggle比赛：房价预测 作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。 3.16.1 Kaggle比赛 Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了Kaggle网站的首页。为了便于提交结果，需要注册Kaggle账号。 图3.7 Kaggle网站首
Kaggle HousePrice : LB 0.11666（前１５％）, 用搭积木的方式（2.实践-特征工程部分）...
weixin_33778778的博客
12-06 568
Kaggle HousePrice : LB 0.11666（前１５％）, 用搭积木的方式（2.实践-特征工程部分） 王勇 14 天前 关键词： 机器学习，Kaggle 比赛，特征工程，pandas Pipe, sklearn Pipeline，刷法大法， 自动化 从上篇文章发布到我这篇文章，一共收到了78个赞。谢谢各位看官捧场。 本文正...
kaggel入门比赛_HousePrices
越努力越幸运
11-08 4489
kaggle入门系列比赛HousePrices，该比赛是一个经典的回归问题，预测房价，这个比赛我用来熟悉kaggle，熟悉基本的数据挖掘流程，主要是特征工程，包括常见的缺失值填补，categorial特征的处理，其实主要就是熟悉用python的pandas包对数据进行预处理。 第一次尝试的过程我主要是参考了Regularized Linear Models这篇kernel，它对数据的处理就是一些
kaggle house price思路记录
weixin_43829465的博客
09-03 435
预测房价是一个离散值，所以采用回归的方法。 数据读取 采用 pandas.read_csv() 方法读取文件。 然后再采用pandas_profiling模块对数据进行分析（探索性数据分析Exploratory Data Analysis，简称EDA） pearson皮尔逊系数（单变量），spearman（多变量） import pandas as pd import pandas_profili...
kaggle house price top 10%
onemorepoint的博客
07-24 1272
kaggle 竞赛入门 对于刚刚入门机器学习的的同学来说，kaggle竞赛通常是他们学习和跟其他的全世界范围内的参赛选手切磋的一个大的平台，这个平台上提供了一些入门的竞赛，可以供刚入门的同学一展拳脚 本文针对房价预测的这个竞赛展开，从EDA，特征工程，到模型调参开始讲述一些竞赛中的小的trick，希望对大家有些帮助,本人基础一般，如果有贻笑大方的地方，可以随意拍砖 from IPyth...
机器学习实战02：Kaggle - House Price Prediction Top 4%
m0_47478595的博客
08-06 1181
一、模块导入 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings import os warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline plt.style.use('ggplot') from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMi
kaggle—HousePrice房价预测项目实战
小屋
11-14 3880
房价预测是kaggle官网的一个竞赛项目，算是机器学习的一个入门项目。kaggle官网链接: link. 关于kaggle竞赛项目的操作流程可以参看这篇博客: link. 一、kaggle介绍 kaggle主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，kaggle已经吸引了80万名数据科学家的关注。是学习数据挖掘和数据分析一个不可多得的实战学习平台，上面还有许多的项目有巨额的奖金，有许多的获奖选手都会分享他们的代码并分析和挖掘数据的经验。 二、房价预测 房价竞赛的链接链接:
Kaggle猫狗大战Top2%进阶教程：model.h5模型解析
从给定文件信息来看，标题中所指的知识点与在Kaggle平台举办的“猫狗大战”竞赛中如何成功提升排名至前2%有关。此竞赛挑战参与者利用机器学习技术来区分猫和狗的图片，是机器学习领域初学者常用的一个实战项目。详细...
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