Coggle数据科学 | Kaggle赛题解析:CMI 体育损伤指数预测

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原文链接:Kaggle赛题解析:CMI 体育损伤指数预测

  • 赛题名称:Child Mind Institute — Problematic Internet Use

  • 赛题类型:数据挖掘、时间序列

  • 赛题任务:分析儿童的体育活动数据,以检测问题性

https://www.kaggle.com/competitions/child-mind-institute-problematic-internet-use/overview

unsetunset赛题背景unsetunset

在当今数字化时代,儿童和青少年的问题性互联网使用日益成为一个关注点。更好地理解这一问题对于解决如抑郁和焦虑等心理健康问题至关重要。

目前,测量儿童和青少年问题性互联网使用的方法通常较为复杂,需要专业的评估。这为许多家庭带来了获取、文化和语言上的障碍。由于这些限制,问题性互联网使用通常不是直接测量的,而是与青少年的抑郁和焦虑等问题相关联。

相反,体育和健身指标非常容易获得,并且广泛可用,几乎不需要干预或临床专业知识。过度使用技术的儿童常见的体育习惯变化包括姿势不良、饮食不规律和体育活动减少。我们提议使用这些容易获得的体育健身指标作为识别问题性互联网使用的代理,特别是在缺乏临床专业知识或合适的评估工具的情境中。

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这个竞赛挑战你开发一个预测模型,能够分析儿童的体育活动数据,以检测问题性互联网和技术使用的早期指标。这将使得能够及时进行干预,以促进更健康的数字习惯。

你的工作将有助于创造一个更健康、更快乐的未来,在这个未来中,儿童能够更好地负责任地导航数字环境。

unsetunset评价指标unsetunset

二次加权卡帕(Quadratic Weighted Kappa)是一种统计量,用于评估两个评价者对项目进行分类时的一致性水平。它是科恩卡帕(Cohen's Kappa)统计量的扩展,通过使用平方权重来考虑类别之间的不一致程度,使其对不一致程度更敏感。

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...

unsetunset赛题时间轴unsetunset

  • 开始日期:2024年9月19日

  • 提交截止日期:2024年12月12日

  • 最终提交截止日期:2024年12月19日

unsetunset赛题数据集unsetunset

Healthy Brain Network (HBN) 数据集,包含约五千名5-22岁青少年的临床样本,他们接受了临床和研究筛查。

  • 加速计(actigraphy)数据:通过腕戴式加速度计连续记录的身体活动数据。

  • 互联网使用行为数据:包括多种测量工具的数据,如人口统计信息、互联网使用时间、儿童全球评估量表等。

  • 训练集和测试集:包含加速度计数据和剩余的表格数据。

  • 表格数据:包含多种测量工具的数据,如人口统计信息、互联网使用时间、儿童全球评估量表等。

  • 加速度计数据:记录了参与者在日常生活中的连续加速度数据,包括时间步长、X/Y/Z轴加速度、ENMO(欧几里得范数减一)、Angle-Z(臂相对于水平面的角)、非佩戴标志、环境光强度、电池电压、一天中的时间、一周中的日、一年中的季度以及自PCIAT测试以来的相对天数。

THE END !

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### Kaggle Santander Customer Satisfaction 预测机器学习解决方案 Kaggle Santander Customer Satisfaction 是一项二分类问,目标是预测银行客户的交易体验是否满意。此竞数据具有不平衡性,因此模型优化的目标是最大化 AUC 值(ROC 曲线下面积)。以下是一个完整的解决方案框架: --- #### 1. 数据预处理 数据预处理是构建高质量模型的基础步骤之一。以下是关键步骤: - **特征分析**:检查特征分布、缺失值和异常值[^1]。 - **类别平衡处理**:由于这是一个不平衡分类问,可以使用 SMOTE 或 ADASYN 等技术生成少数类样本[^4]。 - **特征缩放**:对于某些算法(如逻辑回归或支持向量机),需要对数值型特征进行标准化或归一化。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` --- #### 2. 特征选择与降维 - **特征重要性评估**:通过随机森林等模型计算特征的重要性,筛选出对目标变量影响较大的特征。 - **降维方法**:如果特征维度较高,可以使用主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)降低维度。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectFromModel model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) # 根据特征重要性选择子集 sfm = SelectFromModel(model, threshold="mean") X_important = sfm.transform(X) ``` --- #### 3. 模型选择与训练 根据引用内容,不同模型的表现差异较大。以下是几种常用的分类模型及其优缺点: - **RandomForestClassifier**:效果较好且速度较快,适合初步建模[^4]。 - **GradientBoostingClassifier**:性能最优但速度较慢,适用于最终模型优化[^4]。 - **XGBoost/LightGBM/CatBoost**:这些梯度提升框架在处理大规模数据时表现优异,推荐作为主要模型[^2]。 ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb_model = GradientBoostingClassifier() gb_model.fit(X_train, y_train) ``` --- #### 4. 概率校准 概率校准旨在改进模型输出的概率估计质量,使其更接近真实值。这是分类任务中一个重要的后处理步骤[^3]。 - **校准方法**:常用的方法包括 Platt Scaling 和 Isotonic Regression。 - **实现方式**:可以使用 `CalibratedClassifierCV` 对模型进行校准。 ```python from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV calibrated_gb = CalibratedClassifierCV(gb_model, method='sigmoid', cv=5) calibrated_gb.fit(X_train, y_train) ``` --- #### 5. 模型评估与调优 - **评估指标**:由于目标是最大化 AUC,建议使用 ROC 曲线和 AUC 分数作为主要评估标准。 - **超参数调优**:使用网格搜索(Grid Search)或贝叶斯优化(Bayesian Optimization)调整模型参数。 ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [100, 200], 'learning_rate': [0.01, 0.1] } grid_search = GridSearchCV(GradientBoostingClassifier(), param_grid, scoring='roc_auc', cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) ``` --- #### 6. 提交结果 将测试集的预测结果保存为 CSV 文件,并按照竞要求格式提交。 ```python import pandas as pd test_predictions = calibrated_gb.predict_proba(X_test)[:, 1] submission = pd.DataFrame({'ID': test_ids, 'TARGET': test_predictions}) submission.to_csv('submission.csv', index=False) ``` --- ###
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