数据挖掘训练营赛题理解学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-06 12:59:30 发布

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#数据挖掘 #人工智能

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampdm

一.学习知识点概要：

理解赛题数据和目标，清楚评分体系，熟悉比赛流程。

二.学习内容

1.了解赛题

(1).赛题概况

根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。

来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证比赛的公平性，将会从中抽取 10 万条作为训练集，5 万条作为测试集 A，5 万条作为测试集 B。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、品牌、公里数、价格等信息进行脱敏。

(2).数据概况

对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍（匿名特征除外），说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。

(3).预测指标

A赛题的评价标准为MAE(Mean Absolute Error):

其中yi代表第i个样本的真实值，其中^yi代表第i个样本的预测值。

B.一般问题评价指标说明:

评估指标就是我们对于一个模型效果的数值型量化。一般来说分类和回归问题的评价指标有如下一些形式：

a.分类算法常见的评估指标如下：

对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [Precision，Recall，F-score，Pr曲线]，ROC-AUC曲线。
对于多类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [宏平均和微平均，F-score]。

b.对于回归预测类常见的评估指标如下:

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），均方误差（Mean Squared Error，MSE），平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），均方根误差（Root Mean Squared Error）， R2（R-Square）

平均绝对误差 （Mean Absolute Error，MAE）:平均绝对误差，其能更好地反映预测值与真实值误差的实际情况，其计算公式如下：

均方误差 （Mean Squared Error，MSE）其计算公式为：

R2（R-Square）的公式为：残差平方和：

总平均值:

得到R2表达式为：

R2用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，取值范围是 0~1，R2越接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归线与各观测点越接近，用x的变化来解释y值变化的部分就越多,回归的拟合程度就越好。所以R2也称为拟合优度（Goodness of Fit）的统计量。

yi表示真实值，^yi表示预测值，¯¯¯yi表示样本均值。得分越高拟合效果越好。

(3).分析赛题

此题为传统的数据挖掘问题，通过数据科学以及机器学习深度学习的办法来进行建模得到结果。
此题是一个典型的回归问题。
主要应用xgb、lgb、catboost，以及pandas、numpy、matplotlib、seabon、sklearn、keras等等数据挖掘常用库或者框架来进行数据挖掘任务。
通过EDA来挖掘数据的联系和自我熟悉数据。

2.代码展示

(1).数据读取pandas.

(2).分类指标评价计算示例

(3). 回归指标评价计算示例

三.学习问题与解答

在CSV文件的导入时，路径出现了错误，导致后续任务无法完成。通过自己的研究和尝试后，成功导入了数据集，并顺利完成相关任务。

四.学习思考与总结

本次任务使我掌握了分类指标评价和回归指标评价的方法，通过对数据的分析和解读，对赛题有了初步的理解。

文章部分来源：

--- By: AI蜗牛车

    PS：东南大学研究生，研究方向主要是时空序列预测和时间序列数据挖掘
    公众号： AI蜗牛车
    知乎： https://www.zhihu.com/people/seu-aigua-niu-che
    github: https://github.com/chehongshu