4、Kaggle数据科学竞赛全解析

Kaggle数据科学竞赛全解析

1. Kaggle竞赛类型及选择建议

Kaggle上有多种类型的竞赛，对于不同阶段的参赛者有不同的选择建议。
- Code竞赛 ：所有提交都需通过Kaggle Notebook完成，禁止直接上传提交内容。
- 竞赛选择建议 ：
- 初学者 ：“Getting Started”或“Playground”竞赛是不错的起点，能让初学者在低竞争压力下熟悉Kaggle的运作。不过，也有很多初学者从“Featured”和“Research”竞赛开始并取得成功，因为压力能促使他们更快学习。选择应根据个人学习风格，喜欢探索和协作的适合前两者，需要竞争压力激励的则可选择后两者。
- Featured和Research竞赛 ：这类竞赛常涉及人工智能和机器学习的边缘应用，通常需要扎实的背景知识或愿意研究相关领域的所有研究。
- 计算资源考虑 ：多数竞赛需要计算资源，若使用Kaggle以外的云平台，费用可能会增加。Code竞赛和有时间或资源限制的竞赛是不错的选择，因为它们让所有参与者处于相同的资源水平。

2. Kaggle竞赛的运行机制

Kaggle的运行方式看似简单，即隐藏测试集，参赛者拟合模型，若模型在测试集上预测最佳则得分高并可能获胜。但实际情况更复杂，它未考虑到参赛者之间的直接和间接互动，以及问题本身、训练集和测试集的细微差别。
- Common Task Framework（CTF）范式