【Kaggle-Avazu CTR广告点击率预测】竞赛基本流程

最新推荐文章于 2025-04-07 18:48:13 发布

一燊芊芊

最新推荐文章于 2025-04-07 18:48:13 发布

阅读量1.7k

点赞数

分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38689232/article/details/104367882

版权

本文详细介绍了参加Kaggle-Avazu点击率预测竞赛的基本流程，从下载数据、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估、超参数调优到最终的预测和结果上传，全方位解析了实战过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

一直在往机器学习的路上走，几年过去了，发现还是没真正踏上去，emmmm，行动吧。

首先是有熟悉一门编程语言，一析合【今天刚刚给自己改的昵称😁】主要熟悉python，所以可能会用到的环境为：python3.7
可能用到的库，用pip install 安装

numpy、pandas、matplotlib
sklearn
xgboost、...等等

0、注册kaggle账号: https://www.kaggle.com/

1、收集数据：从比赛页面下载数据

# 训练数据：10天的点击行为数据
train - Training set. 10 days of click-through data, ordered chronologically. Non-clicks and clicks are subsampled according to different strategies.
# 测试集：1天的数据，作为测试模型用
test - Test set. 1 day of ads to for testing your model predictions. 
# 简单的提交文件：指导正确格式
sampleSubmission.csv - Sample submission file in the correct format, corresponds to the All-0.5 Benchmark.

在这里插入图片描述