1.1 数据导入 下载上面连接的csv文件,命名为UCLA_dataset.csv 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd defget_data():f_path="./dataset/UCLA_dataset.csv"df=pd.read_csv(f_path)print df.head()## 输出前五行 输出结果如下: 代码语言:javascript 复制 admit gre gpa rank003803.613116603.673218004.001316403...
私下共享Dataset,不组队; 一台机器或一个IP登陆多个账号; 别人帮我提交代码或CSV; 非作弊行为 跑公开Notebook,提交; 使用其他人公开的Dataset,提交; 所有Kaggle官网能看到的Notebook和Dataset,都是公开的,都可以使用,都不算作弊。
0、获取数据集 模型预训练中要使用的数据集是 FSDKaggle 2019,已经在 Peltarion 平台经过预处理,所以音频文件经过转化,与 index.csv 一起保存为 Numpy 文件格式,所以,大家直接下载dataset.zip 即可。 下载地址: https://www.kaggle.com/carlthome/preprocess-freesound-data-to-train-with-peltarion/output 1、Pr...
train.csv: 训练数据,用来分析训练的数据集,包含所需的训练数据样本以及正确预测值target(1 表示命中,即该推文是关于灾害的;0 表示不为灾害); test.csv: 跟训练数据类似,有推文的内容,但被隐去了target,这也是需要提交到 Kaggle 来参与预测竞赛的测试样本; sample_submission.csv: 提交的样本格式,其实就是test....
kaggle比赛链接:https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales/data?select=item_categories.csv 该比赛将使用具有挑战性的时间序列数据集,由俄罗斯最大的软件公司之一 1C公司提供。数据中包括商店,商品,价格,日销量等连续34个月的数据,要求预测第35个月产品和商店的销量。评价指标为RMSE...
compile(Adam(0.001), loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() plot_model(model, to_file='NetStruct.png', show_shapes=True) return model def train_model(): nfolds = 5 epoch = 30 random_state = 2018 df_train = pd.read_csv('./dataset/train_labels.csv') #...
for dataset in full_data: dataset['FamilySize'] = dataset['SibSp'] + dataset['Parch'] + 1 基于特征FamilySize创建新的特征IsAlone,因为一个人的话,顾虑没有那么多,只需要管好自己,生存的几率会大点,其中又分‘male’和‘female’,因为我记得电影中是有这样的一句台词“让女人和小孩先走”,所以,我们...
# data = pd.read_csv("../input/riiid-test-answer-prediction/train.csv")Pandas介绍 Pandas是最常用的数据集读取方法,也是Kaggle的默认方法。Pandas功能丰富、使用灵活,可以很好的读取和处理数据。 使用pandas读取大型数据集的挑战之一是其保守性,同时推断数据集列的数据类型会导致pandas dataframe占用大量非必要内存...
glove_path = '../../../dataset/glove.840B.300d.txt' embedding_matrix,unknown_words = build_matrix(word_index,glove_path) 步骤3:构建分类模型 接下来使用定义好的词向量矩阵来初始化Embedding层,并定义BILSTM结构的文本匹配模型。 此时trainable设置为不参与训练,两个文本的中间特征设置进行减法和加法交互...
('outcome')dtrain=lgb.Dataset(train[feature_cols],label=train['outcome'])dvalid=lgb.Dataset(valid[feature_cols],label=valid['outcome'])param={'num_leaves':64,'objective':'binary','metric':'auc','seed':7}print("Training model!")bst=lgb.train(param,dtrain,num_boost_round=1000...