kaggle-Porto Seguro's Safe Driver Prediction

最新推荐文章于 2025-10-07 16:05:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-07 16:05:30 发布 · 2.4k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #kaggle

本文分享了作者参与kaggle的Porto Seguro's Safe Driver Prediction比赛的经历，包括使用xgboost模型，面对类别不平衡问题的解决策略，以及对gini系数的理解。虽然最终排名遗憾未进入前20%，但作者从中学到模型融合、参数调优和EDA等技巧，并总结了比赛中的教训，如重视本地交叉验证和避免过拟合。

Porto Seguro’s Safe Driver Prediction是一道回归预测题，参赛者需要根据数据给出某个保险实例是否会出发赔款的概率。该题有5000+人参加，近期也结赛了。最终我的排名1000+，离前20%只差一点点，有些可惜。不过这一次比赛中还是学到了很多东西。列出参考的notebook链接：

EDA：
Interactive Porto Insights - A Plot.ly Tutorial | Kaggle

该kaggler使用了stacking的方法。第一层模型使用了调参过的三个lgb（lightGBM）模型，第二层使用了logisticRegression进行拟合：
Simple Stacker LB 0.284 | Kaggle
Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得

本次比赛采用了gini系数作为评测指标。事实证明，在比赛中理解评测指标的原理是十分重要的，它能作为模型优化方向的重要参考。gini系数的详细解释：
Gini Coefficient - An Intuitive Explanation | Kaggle
基尼系数如何计算？ - 知乎

本

最低0.47元/天 解锁文章
Kaggle笔记：Porto Seguro’s Safe Driver Prediction（1）
欲速求达，三思后行
11-20 8980
Porto Seguro’s Safe Driver Prediction这是Kaggle在9月30日开启的一个新的比赛，举办者是巴西最大的汽车与住房保险公司之一：Porto Seguro。该比赛要求参赛者根据汽车保单持有人的数据建立机器学习模型，分析该持有人是否会在次年提出索赔。比赛所提供的数据均已进行处理，由于数据特征没有实际意义，因此无法根据常识或业界知识简单地进行特征工程。1.数据准备首先，
Kaggle笔记：Porto Seguro’s Safe Driver Prediction（2）
欲速求达，三思后行
11-21 3494
Porto Seguro’s Safe Driver Prediction4.特征工程上一部分完成了对数据的清洗与分析工作，完成这些准备工作之后，接下来准备进行特征工程。特征工程包括对原始数据特征进行检测、变形、筛选，以及构筑新的可能对建立模型有帮助的特征，是机器学习的重要步骤。首先，读入必要的数据与模块：import pandas as pd import numpy as nptest = pd
Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip
09-25
kaggle 比赛数据集：Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction_all.zip
kaggle十大竞赛类型，你都了解吗？（2025年最新）
最新发布
yyyyyybw的博客
10-07 1044
评估指标常见的有准确率（Accuracy）、均方误差（MSE）、AUC - ROC 等。图像分割：将图像中的每个像素分类到特定类别（如医学图像中的肿瘤分割）。目标检测：识别图像中的目标并定位其位置（如自动驾驶中的行人检测）。图像分类：将图像分类到预定义的类别（如猫狗分类、医学图像分类）。文本分类：将文本分类到预定义的类别（如情感分析、新闻分类）。命名实体识别（NER）：识别文本中的实体（如人名、地名）。分类问题：预测离散类别（如垃圾邮件分类、客户流失预测）。
Porto_Seguro’s_Safe_Driver_Prediction.zip
07-12
Kaggle在9月30日开启的一个新的比赛，举办者是巴西最大的汽车与住房保险公司之一：Porto Seguro。该比赛要求参赛者根据汽车保单持有人的数据建立机器学习模型，分析该持有人是否会在次年提出索赔。这里的文档是比赛所用到的数据，数据均已经处理
kaggle-dae:kaggleのporto-seguro-safe-driver-prediction，迈克尔の解算器
04-28
通过对表数据进行自动噪声消除来提高准确性 Kaggle Porto Seguro的第一名解决方案的分析和跟进 数据集问题 出现问题，测试数据和火车数据的大小较大，并且如果仅关注火车，则可能会导致其无法适应排行榜。 之所以会出现此问题，是因为仅使用火车进行学习，并且作为有意义地使用测试数据集的方法，似乎首先执行尺寸转换或进行无监督学习的方法是有效的。 通过使用Deep，您可以执行一些有用的转换操作，并且当您认为“所有信息都在接收一些噪声”时，可以将噪声任意添加到AutoEncoder的输入中，并将其添加。的功能是，当您学会消除噪音时，您可以清楚地观察到事物。 图1.常见图像示例 执行将图像的使用转换为表格数据的使用的操作。 我没有看到很多适应表数据的想法和用途，因此它很有用。 （图像有噪点，但实际上已应用于该值） 图2.从表数据中消除噪声 Michael拍摄的DAE（自动加密编码器）的功能
精选资源
kaggle_porto-seguro-safe-driver-prediction.zip
08-04
标题 "kaggle_porto-seguro-safe-driver-prediction.zip" 暗示这是一个关于 Kaggle 数据竞赛的项目，目标是预测porto-seguro公司的保险客户是否为安全驾驶者。Porto Seguro是一家巴西的保险公司，他们提供了大量的...
Porto Seguro’s Safe Driver Prediction
12-01
all data for the match train.csv test.csv sample_submission.csv
（3万字深度解析）Kaggle人工智能比赛《Porto Seguro’s Safe Driver Prediction》高分复现超详细指南
qq_38334677的博客
02-21 1327
确定baseline：先用经验参数训练模型得到一个CV AUC，如前面XGB ~0.64 AUC。重要参数粗调：用随机搜索或贝叶斯优化找出较优的max_depthnum_leaves等控制模型容量的参数。次要参数微调：调节subsamplecolsamplereg_alphareg_lambdagamma等正则化/采样参数，通过验证集观察过拟合情况决定是否加强正则。学习率和树数：通常先fix较高学习率找参数，然后降低学习率增加树数以提高分数（learning_rate小到一定程度收益变小）。
【kaggle实战】——Predict Future Sales
(｡◕‿◕｡)
04-24 5971
这是一个playground类的题目，感觉playground的题目比较有意思而且数据不会太大，拿来练手挺好。。。。 比赛连接：Predict Future Sales 简介： This challenge serves as final project for the “How to win a data science competition” Coursera course. I...
a newbie in Porto Seguro’s Safe Driver Prediction(solo参赛 TOP 5%)
qq_24699745的博客
11-30 2585
kaggle是一个国际性质的机器学习竞赛平台，跟国内很多出名的别的平台比，kaggle上参与者之间的交流多很多，可以很大程度上提高参赛人员水平。而且kaggle本身难度也比国内的很多比赛要大很多。 Porto Seguro’s Safe Driver Prediction 这个比赛是一家巴西的公司发起的预测购买汽车保险后一年内是否会发生理赔。
kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018
05-15
kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018
kaggle中关于图像的比赛整理
06-16
传送门：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33614902/article/details/80713740
Porto竞赛第一名解决方法
王十二的
12-06 1116
Porto竞赛结束后，很多参赛的选手都分享了自己的解决方案。借鉴大神们的经验，为以后的竞赛中能够取得好的成绩增加一点自信。
算法赛解决方案
guojianncu的博客
03-25 628
JDATA京东算法大赛入门(score0.07+时间滑动窗口特征＋xgboost模型)https://zhuanlan.zhihu.com/p/26177617腾讯2017CTR https://blog.youkuaiyun.com/haphapyear/article/details/75057407/kaggle : a newbie in Porto Seguro’s Safe Driver Pred...
UVALive 6884 GREAT + SWERC = PORTO dfs模拟
weixin_30622107的博客
07-15 152
题目连接： 　　https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4896 ...
【水打表】#69 A. Panoramix's Prediction
CD's Coding
10-25 1035
#include #include #include #include #include using namespace std; typedef long long ll; // http://codeforces.com/contest/80 // Panoramix's Prediction1 int prime[]={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,
Kaggle Porto Seguro挑战：使用DAE优化噪声数据预测
Porto Seguro's Safe Driver Prediction竞赛是Kaggle上的一个热门问题，要求参与者利用历史保险索赔数据来预测哪些客户未来可能提出索赔。竞赛的第一名解决方案往往涉及到数据科学和机器学习的高级技术和策略。 ###...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值