机器学习笔记 - Kaggle表格游乐场 Mar 2022 学习一

本文记录了在Kaggle Tabular Playground Series - Mar 2022比赛中,利用LSTM进行时间序列预测的过程。介绍了比赛背景、数据集特征以及模型训练和预测的步骤。虽然LSTM模型的得分不如集成学习方法,但仍然是一个有价值的时间序列预测实践。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、比赛介绍

1、Tabular Playground Series - Mar 2022

        对于 2022 年表格游乐场系列的 3 月份的比赛,您面临的挑战是预测美国大都市 12 小时的交通流量。此数据集中的时间序列标有位置坐标和行进方向——这些特征组合将测试您在高度动态的交通网络中的时空预测技能。

        哪种模式会占上风?古老的线性回归?当之无愧的流行决策树集合?或者也许是一个尖端的图神经网络?我们迫不及待地想看看!

2、评估

        对于row_id测试集中的每个,您应该预测一个congestion测量值。该文件应包含标题并具有以下格式:

row_id,congestion
140140,0.0
140141,0.0
140142,0.0
...

目标具有从 0 到 100的congestion整数值,但您的预测可能是任何浮点数。

二、数据集说明

        在本次比赛中,您将预测美国主要大都市地区 12 小时的交通流量。时间、空间和方向特征使您有机会模拟跨道路网络的交互。

      &n

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