数据竞赛技巧|数据挖掘(四):常用trick介绍

本文为数据挖掘竞赛技巧篇之常用trick介绍。

1.特征选择策略

特征选择(按重要程度排序)对数据分析非常重要。好的特征能够改善模型、提升模型的性能，特征选择主要有两个功能：

减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；
增强对特征和特征值之间的理解。

2.模型融合

一般来说模型融合可以有效的、直接的提升自身模型精度，集成之后的模型比其中任何一个单独的模型都有更高的预测能力。

一般被选手常用的模型融合方式有n折交叉验证法、多模型融合投票法。

3.奥卡姆剃刀原理

奥卡姆剃刀原理应用于模型选择时变为以下想法：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单（特征尽量少，把没有必要的特征干掉、因为碍事还没价值或者价值边际递减的非常厉害）才是最好的，也就是应该选择的模型。

—End—

数据竞赛技巧|数据挖掘(四):常用trick介绍相关推荐

光滑噪声数据常用的方法_数据挖掘中常用的数据清洗方法
是新朋友吗?记得先点蓝字关注我哦- 数据挖掘中常用的数据清洗方法在数据挖掘过程中,数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手,然后主要对四类异常数据进行处理,分别是缺失值(missing va ...
独家 | PHM数据竞赛首个中国夺冠团队经验分享（常用模型赛题详解PPT视频）...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 昆仑数据首席数据科学家田春华博士演讲视频: 团队成员代表刘家扬演讲视频: 以下内容经数据派THU整理而成: 后台回复关键词&q ...
在Kaggle上赢得大数据竞赛的技巧和窍门
在Kaggle上赢得大数据竞赛的技巧和窍门解决方案平台数据应用方法阅读1906 原文:The tips and tricks I used to succeed on Kaggle 作 ...
【数据竞赛】图像赛排行榜拉开100名差距的技巧
作者: 尘沙风尘 Kaggle图像赛上分技巧之TTA: Test Time Aug 1 TTA(Test Time Aug) 1.1 简介 1.2 案例(keras) 1.2.1 导入适合当 ...
【数据竞赛】从0梳理1场数据挖掘赛事！
作者:王茂霖,华中科技大学,Datawhale成员摘要:数据竞赛对于大家理论实践和增加履历帮助比较大,但许多读者反馈不知道如何入门,本文以河北高校数据挖掘邀请赛为背景,完整梳理了从环境准备.数据读取 ...
数据竞赛入门-金融风控（贷款违约预测）一、赛题介绍
赛题概况比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,预测金融风险. 赛题以预测金融风险为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中 ...
【数据竞赛】组合特征的构建技巧，如何快速构建百大组合特征池
作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉特征工程--无序/有序类别/数值特征的组合特征! 前言这是一个系列篇,如果有任何问题或者疑问的可添加我的微信一起讨论,备注:"竞赛小册&qu ...
python常用小技巧（四）——批量图片改名
python常用小技巧(四)--批量图片改名前言:在日常使用中我们需要批量修改图片名字,使用Python的话就可以很快地完成这个目标一.材料准备 - os 二.程序编写 # -*- coding: ...
竞赛专题（四）特征工程-竞赛中的必杀技
点击上方"Datawhale",选择"星标"公众号第一时间获取价值内容为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛,通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力.Data ...

数据竞赛技巧|数据挖掘(四):常用trick介绍

数据竞赛技巧|数据挖掘(四):常用trick介绍相关推荐

最新文章

热门文章