Kaggle 入门（Kaggle网站使用及项目复现）

Kaggle实战：Titanic项目实战与本地部署教程
最新推荐文章于 2025-09-25 15:16:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 15:16:08 发布 · 2.7w 阅读 · 316 ·
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#python #开发语言 #数据挖掘 #pycharm

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目录

一、简介

二、前期准备

1、python环境

2、pycharm

三、网页运行

1、网址：kaggle.com

2、注册账号

3、打开一个项目

 4、进入后可以看到项目的代码

 5、点Edit可以进入编辑模式

 6、此处可以更改名字并保存

7、选择run all可以运行 

8、在output处下载运行结果

三、本地运行

1、在编辑模式下载源代码

 2、下载数据集

3、创建一个文件夹放置数据集及源代码

4、准备环境

四、温馨提示

一、简介

以Titanic Top 4% with ensemble modeling为例，熟悉使用Kaggle网站及项目复现。

二、前期准备

1、python环境

官网下载python（我使用的是3.8.10版本），搭建python环境

2、pycharm

pycharm :  http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows（社区版）也可以下载专业版

三、网页运行

1、网址：kaggle.com

2、注册账号

3、打开一个项目

 4、进入后可以看到项目的代码

 5、点Edit可以进入编辑模式

 6、此处可以更改名字并保存

后面可在左侧任务栏your work找到

7、选择run all可以运行 

运行过程如下可参考 

可以看到运行到的位置、结果和报错

8、在output处下载运行结果

下载结果为压缩包解压即可

三、本地运行

1、在编辑模式下载源代码

 2、下载数据集

3、创建一个文件夹放置数据集及源代码

4、准备环境

1）确保python环境和pycharm安装完成

2）下载jupyter

window+R，然后输入cmd，enter回车 

输入以下命令

显示successful即为安装成功

3）在pycharm中打开项目文件（文件你刚刚下载新建的文件夹）

 

4）点击下载的源代码即可打开下载的代码 

5）下载需要的库

如果库下面带有红色波浪线是没有下载的原因

下载方法如二：

第一，鼠标放过去会显示安装，点击安装即可（一次好像只能安装一个，一起安装好像会安装失败）

第二、点文件设置

点对应的项目（此处tatanic打错，应为titanic）后带你python编辑器 

点+号

搜索需要安装的库的名称，找到对应的安装即可

6）点击此可全部运行 

也可以点击此左侧三角分布运行（shift+enter 为下一步），运行完成后可看到运行结果

当然，这里还有一种运行方式

点击此图标，可跳转到jupyter网页运行（或者打开cmd，输入jupyter notebook也可跳转，运行完成后下载结果

四、温馨提示

1、如果运行时没有运行结果可以检查一下python的运行环境是否有问题

本文章已经生成可运行项目
kaggle网站简单介绍
u013558123的博客
02-24 3761
随着时间的推移，Kaggle 逐渐发展成为一个更大的社区，提供了更多的功能和资源，以满足数据科学家的需求。除了竞赛，Kaggle 还提供了大量的数据集。总的来说，Kaggle 是一个数据科学和机器学习爱好者的社区，它提供了一个平台，让人们可以学习、分享、竞争和找到工作。Kaggle 是一个面向数据科学和机器学习爱好者的在线平台，它提供了一个用于数据科学竞赛、数据集分享和模型训练的环境。总的来说，Kaggle 是一个数据科学和机器学习爱好者的社区，它提供了一个平台，让人们可以学习、分享、竞争和找到工作。
kaggle十大竞赛类型，你都了解吗？（2025年最新）
最新发布
yyyyyybw的博客
10-07 997
评估指标常见的有准确率（Accuracy）、均方误差（MSE）、AUC - ROC 等。图像分割：将图像中的每个像素分类到特定类别（如医学图像中的肿瘤分割）。目标检测：识别图像中的目标并定位其位置（如自动驾驶中的行人检测）。图像分类：将图像分类到预定义的类别（如猫狗分类、医学图像分类）。文本分类：将文本分类到预定义的类别（如情感分析、新闻分类）。命名实体识别（NER）：识别文本中的实体（如人名、地名）。分类问题：预测离散类别（如垃圾邮件分类、客户流失预测）。
Kaggle竞赛入门教程之Kaggle简介（新手向）
大家好，我是Utanbo
12-18 6万+
Kaggle是全球最大的数据科学家汇聚的平台，机器学习高手云集，同时对萌新也很友好。Kaggle网址：https://www.kaggle.com/。本文介绍Kaggle竞赛的规则和官方网站的功能版块。
一文告诉你Kaggle竞赛是什么以及为什么要参加？（含学习资料）
2503_90237586的博客
09-25 979
Kaggle竞赛平台提供了多种类型的竞赛，以适应不同水平和兴趣的参与者。这些不同类型的比赛为参赛者提供了广泛的学习和竞争机会，无论是初学者还是经验丰富的数据科学家都能在Kaggle找到适合自己的挑战。以下是Kaggle比赛主要类型：Kaggle上最主要的比赛类型。这些通常是由公司、组织甚至政府赞助的，奖金池最大，但竞争最激烈，含金量最高。Featured比赛有deadline，过了deadline排名就显示在主页。而非featured的比赛，有可能过一段时间排行榜上的排名就不见了。
数据科学系列（一）Kaggle如何入门？
柳汀轩
12-20 980
学习数据科学的最好方法是在练习中学。如果可以回到过去，我想告诉三年前的自己：去Kaggle注册一个账号，并且开启你的比赛之旅。 尽管 Kaggle 和经典数据科学之间存在差异，但 Kaggle 仍然是一种很好的入门工具。作为一个流行的数据科学竞赛平台，Kaggle提供了许多企业中的实际问题和丰富的数据集供我们练习和探索。2017年3月谷歌收购了Kaggle。斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责...
Kaggle入门指南（Kaggle竞赛）(免费)
baidu_34487688的博客
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Kaggle入门指南（2025版）
【kaggle集合】kaggle的注册（有手就行！！）+加速下载【会更新】
weixin_52326113的博客
04-06 1万+
Kaggle是一个在线的数据科学竞赛平台，旨在解决实际问题和推动数据科学的发展。该平台提供大量开放数据集，并邀请数据科学家、机器学习专业人士和研究者来解决特定的数据分析和预测问题。竞赛参与者通过提交模型和解决方案，竞争获得高分。除了竞赛外，Kaggle还提供数据集的访问、数据科学教育资源以及与数据科学社区的交流平台。Kaggle已经成为全球数据科学界的一个重要平台，吸引了来自各行各业的数据科学家参与。
Kaggle新手入门之路
qq_29762941的博客
05-24 852
本人最先是在网易云课堂上学完了吴恩达老师机器学习课程，并完成作业。其实那之后可以开始玩玩kaggle之类的比赛的，因为做比赛可以快速提升各方面的能力。但因为一些原因，后来又把吴恩达老师深度学习课程学完了。才开始慢慢玩比赛。 短短两周，从零开始玩了一个房屋租金预测的比赛，接着学习本篇所转载的Kaggle入门竞赛。感觉学到了很多，有知识基础的话会稍微上手得快些。没的话也没关系，可以边做着玩边看看视频...
kaggle 入门_Kaggle入门：房价竞争
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kaggle 入门Founded in 2010, Kaggle is a Data Science platform where users can share, collaborate, and compete. One key feature of Kaggle is “Competitions”, which offers users the ability to practice on ...
利用Kaggle来学（入）习（门）计算机（深度）视觉（学习）
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12-27 736
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动手学深度学习——Kaggle小白入门
golfxiao的专栏
06-06 7191
CUDA是NVIDIA提供的一种GPU并行计算框架，在pytorch中使用 .cuda() 表示让我们的模型或者数据从CPU迁移到GPU上（默认是0号GPU），通过GPU开始计算。注意：GPU使用时长的计算不是以实际运算时间来计，而是以用户绑定GPU设备的时长来计，这意味着哪怕你的代码没有在GPU上运行，只是简单绑定也会计算你的使用时长。
Kaggle_Projects：在这里，我将存储在Kaggle上完成的所有项目
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05-08
在这个名为“Kaggle入门：泰坦尼克号幸存者项目”的压缩包中，我们找到了一个初学者在Kaggle平台上进行数据科学实践的典型案例。这个项目基于著名的泰坦尼克号数据集，这是一个广泛用于机器学习和数据分析教学的实例...
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10-01
【标题】"入门Kaggle比赛.zip"是一个包含有初学者参与Kaggle竞赛所需资源的压缩包。Kaggle是全球领先的数据科学和机器学习平台，它组织各种数据分析和机器学习比赛，让参赛者利用数据解决问题并展示自己的技能。 ...
Kaggle 入门指南：数据预处理与特征工程全解析
自学以强自身
02-14 1153
本文将详细讲解在参加 Kaggle 比赛之前，如何进行数据预处理、特征筛选以及特征工程，帮助你从数据中提取有价值的信息，提升模型的性能。
Kaggle入门与项目本地运行指南
本文以“Kaggle入门指南[源码]”为核心主题，围绕如何从零开始使用Kaggle平台进行项目实践展开系统性讲解，并结合具体案例——“Titanic Top 4% with ensemble modeling”，深入剖析了从平台注册到本地复现项目的全...
Kaggle数据分析实战：从入门到项目实践
标题“KaggleStruggle: Kaggle数据分析”深刻揭示了用户在参与Kaggle项目过程中所经历的学习曲线、技术瓶颈以及突破过程，反映出从初学者到进阶者在数据科学道路上的真实写照。描述中的“Kaggle奋斗”进一步强化了这...
使用Kaggle API下载数据集
Marsbupt的博客
05-16 3923
使用Kaggle API下载数据集 1.首先来到kaggle官网https://www.kaggle.com/competitions/twitter-sentiment-analysis-self-driving-cars/overview 2.在右上角找到Register注册，点击注册，可以使用Google注册，也可以使用邮箱注册 3.点击右上角头像，点击Account 4.完善信息，注意：此处一定要将Phone Verification完善，否则下载数据集时会报401 - Unauthorized
大数据竞赛平台——Kaggle 入门
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wepon的专栏
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大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！ 1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：ht
kaggle
06-17
### Kaggle 数据科学竞赛和数据集平台简介 Kaggle 是一个专注于数据科学和机器学习的竞赛平台及学习社区，为全球的数据科学家、分析师、学生和爱好者提供了一个展示才能、学习新技能以及交流想法的机会[^1]。它不仅是一个竞技场，也是一个理想的学习与研究资源库。 #### Kaggle 平台的核心功能 Kaggle 的主要功能包括竞赛、数据集共享和学习资源。在竞赛方面，Kaggle 提供了多种类型的挑战，涵盖表格数据、计算机视觉、自然语言处理、语音处理和生物医学等多个领域[^2]。这些竞赛通常由企业和研究机构赞助，参赛者需要通过构建模型来解决具体的数据问题。例如，在某些竞赛中，参与者可能需要使用提供的训练数据集（如 `unimelb_training.csv`）和测试数据集（如 `unimelb_test.csv`）来预测拨款申请的成功概率[^3]。 #### 数据集共享 除了竞赛，Kaggle 还提供了丰富的公共数据集资源。用户可以上传自己的数据集，也可以下载其他用户分享的数据集用于研究或学习。这些数据集覆盖了广泛的领域，从金融到医疗，再到社交媒体分析等，为数据科学家提供了宝贵的实验材料。 #### 学习资源 Kaggle 还拥有强大的学习模块，包括教程、课程和内嵌的 Notebook 环境。用户可以直接在浏览器中运行代码，尝试不同的算法和模型。例如，对于初学者，可以通过学习如何使用 GBDT、XGBoost 或 LightGBM 等算法来解决实际问题[^3]。 ```python import pandas as pd from xgboost import XGBClassifier # 加载数据 train_data = pd.read_csv('unimelb_training.csv') test_data = pd.read_csv('unimelb_test.csv') # 特征选择与预处理 features = [col for col in train_data.columns if col != '授予状态'] X_train = train_data[features] y_train = train_data['授予状态'] # 模型训练 model = XGBClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict_proba(test_data[features])[:, 1] ``` 这段代码展示了如何使用 XGBoost 构建一个简单的分类模型，并基于训练数据预测测试数据中的拨款申请成功率。 ---
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