提升Kaggle模型的实用小技巧！

最新推荐文章于 2024-12-25 11:10:35 发布
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#神经网络 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #python

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 Datawhale干货 

译者：张峰，Datawhale成员

如果你最近刚入手Kaggle，或者你是这个平台的老常客，你可能会想知道如何轻松提升模型的性能。以下是我在Kaggle历程中积累的一些实用技巧（https://www.kaggle.com/louise2001）。所以，无论是建立自己的模型，还是从一个基准的公共内核开始，都可以尝试实施这些建议！

一、经常回顾过去的比赛（温故知新）

虽然Kaggle的策略是绝对不会出现两次一模一样的比赛，但经常会出现非常相似的问题的翻版。例如，有些主办方每年都会提出同一个主题的常规挑战（比如NFL的Big Data Bowl），只是有一些小的变化，或者在某些领

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19、Kaggle竞赛实用技巧与经验分享
k0l1m2n3o的博客
09-08 42
本文分享了Kaggle竞赛中的实用技巧与经验，涵盖伪标签法、自编码器去噪和神经网络在表格数据中的应用。详细介绍了各类技术的原理、操作步骤与调优要点，并结合Kaggle大师Jean-François Puget的实战经验，提供数据探索、模型评估与集成策略等方面的建议。文章还包含技术对比、操作流程图及常见问题解答，帮助参赛者系统提升竞赛表现。
kaggle上分小技巧
zshluckydogs的博客
11-25 1151
Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，吸引了无数数据科学家和机器学习爱好者。在Kaggle竞赛中，提升排名不仅需要扎实的技术基础和创新的解决方案，还需要一些实用的小技巧。本文将总结一些提升Kaggle竞赛排名的小技巧，帮助你在竞争激烈的Kaggle竞赛中脱颖而出。
Micro-Outlier Removal: 一种Kaggle快速提分的小技巧
deephub
05-04 2722
Micro-Outlier Removal：这个词听起来不错。但是这个术语是本文的作者首创的。所以应该找不到其他相关的资料，但是看完本篇文章你就可以了解这个词的含义。 在Kaggle 的《Titanic》排行榜中，作者使用这项技术获得了巨大排名飞跃- 在使用这个技术之前排名是12616 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TwSr3BFl-1651625848832)(http://images.overfit.cn/upload/20220504/5055961
kaggle：Tweet Sentiment Extraction，提升分数的几种主要方法
qq_30232405的博客
09-24 836
1.背景 这次分享的是kaggle比赛Tweet Sentiment Extraction的第13名次的方法，作者主要用针对数据集进行前置处理或者是后置处理，具体原文： https://www.kaggle.com/c/tweet-sentiment-extraction/discussion/159505 2.主要方法 2.1 Roberta Model 这次比赛，大部分都是用了Roberta模型，其基础的模型使用demo如下： https://www.kaggle.com/cdeotte/tensorf
Kaggle Titanic 模型优化提升第三弹
三笔竹林的博客
12-06 548
参考网站： 模型融合的理论教程：http://m.blog.youkuaiyun.com/shine19930820/article/details/75209021
Kaggle上分技巧——单模K折交叉验证训练+多模型融合
fengjiandaxia的博客
02-23 8242
一、K折交叉验证训练单个模型 1.1 k 折交叉验证（K-Fold Cross Validation）原理 通过对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感，经过多次划分数据集，大大降低了结果的偶然性，从而提高了模型的准确性。具体做法如下： step1:不重复抽样将原始数据随机分为 k 份。 step2:每一次挑选其中 1 份作为验证集，剩余 k-1 份作为训练集用于模型训练。一共训练k个模型。 step3：在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在测试集上测
Kaggle竞赛实用技巧与经验分享
### Kaggle竞赛实用技巧与经验分享 在Kaggle竞赛中，想要取得好成绩需要掌握多种技巧和方法。本文将为大家介绍一些实用的技术，包括伪标签法、自编码器去噪以及神经网络在表格数据竞赛中的应用，同时分享Kaggle大师...
Kaggle房价预测模型建模技巧与单模型调优
均方根误差越小，表示模型的预测越准确。在本文件中，作者定义了一个自定义的评价函数来计算均方根误差。 #### 交叉验证（Cross Validation） 交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，可以减少模型评估的方差。在本...
首席数据分析师教你怎么一步步提升Kaggle竞赛模型的精确度
bbbeoy的专栏
06-18 3083
作者：Werner Chao 翻译：白静 术语校对：黄凯波 本文长度为2800字，建议阅读8分钟 线上心理健康公司KaJin Health首席数据分析师教你怎么一步步提升Kaggle竞赛模型的精确度。 最近，Kaggle竞赛非常受欢迎，很多人都试图获得好成绩。但是，这些竞赛竞争十分激烈，获胜者通常不会透露其方法。通常情况下，获胜者只会写一个他们所做的事情的简单概述，而
kaggle风控建模实战（XGB+LGB+RF+LR）
机器学习、深度学习、文本分类、异常检测、风控等知识的积累和分享
10-09 2395
本文使用kaggle风控数据集，在数据预处理、特征筛选的基础上，分别使用xgb、lgb、rf、lr构建二分类模型并使用ks、auc指标进行评估比较，提供集成代码及数据集，欢迎交流
敲黑板！从零开始，小白如何通过Kaggle竞赛提高数据分析能力！
R语言中文社区
02-06 1371
作者简介Introduction邬书豪，车联网数据挖掘工程师 ，R语言中文社区专栏作者。微信ID：wsh137552775知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/wu-shu-hao-67/activities往期回顾kaggle案例：员工离职预测（附学习视频）kaggle案例：数据科学社区调查报告（附学习视频）Kaggle是由联合创始人、首席执行官Anthony Go
Kaggle技巧总结
weixin_33907511的博客
07-18 430
Kaggle技巧总结Introduction首先简单介绍一些关于 Kaggle 比赛的知识：不同比赛有不同的任务，分类、回归、推荐、排序等。比赛开始后训练集和测试集就会开放下载。比赛通常持续 2 ~ 3 个月，每个队伍每天可以提交的次数有限，通常为 5 次。比赛结束前一周是一个 Deadline，在这之后不能再组队，也不能再新加入比赛。所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过...
kaggle比赛_Kaggle比赛的进阶技巧和国内比赛前十套路
weixin_39713317的博客
12-03 195
本文授权转载，所有知识付费，变相知识付费与本人无关，感谢。这是在图灵联邦社区分享的一期，分别从方法论（思考维度）和套路（tricks）两方面展开，其中涉及到机器学习的方方面面，这里要感谢鹏哥在李开复deepcamp上的分享ppt，里面有一些拾人牙慧。其中就两种比赛讲了一些速推套路，分别是套路很集中的CTR和文本分类。效果就是，你看了这个，学会套路，拿个国内CTR套路赛前10完全没问题，kaggle...
Kaggle机器学习之建模必要流程
呼呼的博客
06-02 816
Kaggle的机器学习教程中，概括了建模的几个常识或者必要流程。 1. 清洗好数据，得到X和y。 2. 选择合适的模型，面对未知的数据和业务需求可以先尝试不同的模型。 3. 将样本数据分为训练数据和检验数据两类，训练数据带入模型，参数可先从简，检验数据进行模型检验。 4. 模型参数优化，以防欠拟合和过拟合。 清洗好数据，得到X和y。 2 import pandas as pd...
利用kaggle训练模型
慕云
12-07 1375
利用Kaggle的数据 1、数据准备 kaggle上传数据集比较麻烦，国内难传。如果是公开数据集，就使用官网的数据比较好。但是，官网的数据是要经过处理才可以的。 处理数据的主要知识点有: 安装GPU版本tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as pit import numpy as np import glob import os !pip install tens
Kaggle比赛的进阶技巧和国内比赛前十套路
简说Python的博客
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本文授权转载自Datawhale禁止二次转载大家好，我是老表阅读文本大概需要 5分钟这是在图灵联邦社区分享的一期，分别从方法论（思考维度）和套路（tricks）两方面展开，其中涉及到机...
如何在Kaggle竞赛中获得顶尖百分之一
XlltEditor的博客
09-23 189
此外，在生成最终预测结果之前，可以进行一些后处理操作，如模型融合和后处理：除了集成学习，还可以尝试其他模型融合技术，如模型堆叠、模型加权等。总结起来，要在Kaggle竞赛中获得顶尖百分之一的成绩，需要充分理解竞赛规则和数据集，进行数据探索和特征工程，选择合适的模型并进行参数调优，尝试集成学习和模型融合技术，使用交叉验证评估模型性能，并持续学习和尝试新方法。模型选择和调参：根据竞赛任务的特点和数据集的规模，选择合适的机器学习模型。在选择模型后，需要进行模型参数的调优，以提高模型的性能。
kaggle大模型竞赛优胜方案总结与思考
hxshine的博客
10-17 1614
比赛排行榜：总体上，RAG + LLM结合的模型可以在知识来源、检索方法、基座模型及其尺寸、是否需要微调等多个方面进行优化，针对本次比赛，对我收集到的一些方法进行对比，方便大家参考。RAG检索对于最终效果非常重要。包括不断优化检索数据质量，利用多种检索策略，基于传统方法（es，bm25，tfidf等），基于向量（开源方法，SimCSE训练），还可以通过ranker等方法筛选更好的结果都能带来不错的提升。如何有效的检索上下文知识，如何有效的处理长文本知识是难点，还有待进一步探索。
Kaggle知识点：7种超参数搜索方法
最新发布
weixin_49393016的博客
12-25 527
本文转自：Coggle数据科学超参数搜索确实是机器学习生命周期中不可或缺的一步，特别是在模型性能方面。正确的超参数选择可以显著提高模型的准确性、对未见数据的泛化能力以及收敛速度。不当的超参数选择可能导致过拟合或欠拟合等问题。一些常见的超参数例子包括梯度基算法中的学习率，或者决策树算法中树的深度，这些可以直接影响模型准确拟合训练数据的能力。超参数调优涉及在复杂的、高维的超参数空间中搜索模型的最佳配置...
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