qq_42722145的博客

声明：本人是小白，第一次接触机器学习大型项目，感谢天池Datawhale提供学习机会，由于刚入门，能力有限，故只能跟着课程照猫画虎复现代码，内容完全尊重原意。Datawhale天池 五、模型融合 5.1 模型融合目标 对于多种调参完成的模型进行模型融合。 完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。 5.2 内容介绍 1.简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic ...

四、建模与调参 4.1 学习目标 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程 4.2内容介绍 1.线性回归模型： 线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性回归模型； 2.模型性能验证： 评价函数与目标函数； 交叉验证方法； 留一验证方法； 针对时间序列问题的验证； 绘制学习率曲线； 绘制验证曲线； 3.嵌入式特征选择： Lasso回归； Ridge回归； 决策树...

声明：本人是小白，第一次接触机器学习大型项目，感谢天池Datawhale提供学习机会，由于刚入门，能力有限，故只能跟着课程照猫画虎复现代码，内容完全尊重原意。Datawhale天池 三、特征工程 3.1 特征工程目标 对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理 完成对于特征工程的分析 3.2 特征工程内容 1.异常处理： 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值； BOX-COX 转换（处...

声明：本人是小白，第一次接触机器学习大型项目，感谢天池Datawhale提供学习机会，由于刚入门，能力有限，故只能跟着课程照猫画虎复现代码，内容完全尊重原意。Datawhale天池 二、EDA-数据探索性分析 2.1 EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间...

1

Baseline Step 1:导入函数工具箱 ## 基础工具 import numpy as np import pandas as pd import warnings import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.special import jn from IPython...