转载自YouTube:https://www.youtube.com/watch?v=VWg-I3aP4nkTitanic不仅是影视界的经典,也是Kaggle数据竞赛届的经典!所谓的数据挖掘或者机器学习实际应用到底是怎么样一个过程?其实这一个经典实例就包含了整个数据分析建模的流程。在Kaggle官网上已经有1w多位数据家对
11.jpg scikit-learn中目前没有stacking的实现方法,所以我参照了这两篇文章中的实现方法:https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python 我用了逻辑回归、K近邻、支持向量机、梯度提升树作为第一层模型...
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台。企业可以将数据、问题描述和期望指标发布到Kaggle平台,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。参赛者将数据下载下来,分析数据、建立模型、解决问题,最后提交解决问题的结果。 进入Kaggle网站: Kaggle中的比赛主要分为三类:Featured、Research和GettingStarted。进入Kaggle网站的Competiti...
Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享。正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇。 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征、使用超复杂的算法、专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,...
Kaggle竞赛 —— 泰坦尼克号(Titanic) 完整代码见kaggle kernel或GitHub 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享。正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇。
Kaggle——competition1 Titanic 今天第一次跟着别人的Notebook顺着做了一下kaggle里面的入门比赛:预测泰坦尼克溺亡(虽然分数只有0.77...) 发现很大一部分工作在于数据清洗这块,这一过程中也是认识到了很多新东西,现在大概列一下: 先将可能造成data leakage,或者一看就没啥关系的的相关列drop...
kaggle competitions download -c<competition_name>-f<filename>-p<path> 5.上交代码/预测结果 usage:kaggle competitions submit[-h][-cCOMPETITION]-fFILE-mMESSAGE[-q]requiredarguments:-fFILE,--fileFILEFileforupload(full path)-mMESSAGE,--messageMESSAGEMessagedescribing this submissionoptionalarguments:-h...
随机森林解决kaggle竞赛中Titanic问题 作为一个初学小白,十分清楚实践才能深入理解内容,所以看过大神们关于随机森林解决kaggle房价预测问题(House_Prices)的解答以后,照着完成了一个Titanic生还预测 Competition Description 问题描述如下: The sinking of the RMS Titanic is one of the most infamous shipwrecks in ......
kaggle上参与人数最多的competition,Titanic: Machine Learning from Disaster 1309条数据,其中训练集891条,测试集418条 数据字段: 分析目标: 1.寻找影响乘客生存与否的因素 2.根据训练集构建模型对测试集中数据进行预测 ---数据分析部分--- 二,缺失值、空值的补充 由图可见数据集中Embarked存在2个空值,age、Fare中...
So if this is your first time entering a Kaggle competition, regardless of whether you: have experience with handling large datasets, haven't done much coding, are newer to data science, or are relatively experienced (but are just unfamiliar with Kaggle's platform), you're in the right ...