Kaggle教程——大神教你上分
本文记录笔者在观看Coursera上国立经济大学HLE的课程 How to win a data science competetion中的收获,和大家分享。课程的这门课的讲授人是Kaggle的大牛,内容详实,需要一定的python和机器学习基础。笔者只记录了一部分,许多细节都被省略了,详细内容各位看官还请移步课程链接
1. Week1
Feature Preprocessing 特征预处理
数值型 Numerical
- Tree-Based 模型不依赖于归一化(scaling),Non-tree-based 很依赖归一化
2.最常用的归一化方法- MinmaxScaler to [0,1]
- StandardScaler to mean==0,std==1
- Rank 让有序的值之间的间距相等
- np.log(1+x) 和 np.sqrt(1+x)缩放
3.生成新的特征依赖于 - 业务知识
- 探索性的数据分析(Explotary data analysis)
分类型 Categorical
- Ordinal的特征的顺序是有意义的
2.label encoding 能把categorical变成数值,什么是label encoding,见图1
3.Frequency encoding可以把类别变成频数
4,label encoding 和frequency encoding常用于 tree-based models - one-hot常用于非树的模型
categorical变量进行组合生成新的categorical变量,有助于线性模型和KNN
图1
时间和坐标
- 时间
从时间戳产生新的变量- 周期性
- 某一事件之后经过了多久
- 日期差
- 坐标
从坐标产生新的特征- 附近有意思的地方
- 聚集中心的坐标
聚合统计量
缺失值
- 根据情况选择填补方法
常用方法:mean,median,-999
3.分类型变量"is_null"可能会有用
4.在生成特征前,避免fill na
5.xgboost能自己搞定Nans特征处理
图像和文本
1.文本
使用bag of words- 预处理:stemming lowercase lemmazation stopwords
- n-grams
- tf-idf
4.Word2vec
- 图像
- 可以从网络的不同的层抽取特征
- 精心选取pre-trianed 网络
- 手工增加样本数量
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