数据挖掘从入门到进阶¶
pandas教程¶
绝佳的开源实践课程： https://mp.weixin.qq.com/s/Em9gZehlYQ-SLp75AUre5g
冠军思路¶
https://mp.weixin.qq.com/s/TzFB0GmL10r3ZKDDkB8x_A
知识整理¶
该知识整理内容仅为**复盘知识整理**部分，详见知识整理,以下为零基础入门数据挖掘之二手车预测大赛笔记的文档，详细流程见@夏凡的gitee仓库
另外附上400分的大佬的notebook： https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.21.1cd866c2rkS6gt&postId=103212
本打卡笔记根据官方baseline修改而来，天池赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281949.1003.3.493e593auHLYrb
笔记特点：
- 详细的、整理过的全部流程
- 使用nni搜索超参
- 本流程LGB得分522
- 相关知识点资料已经整理完毕
注意要点：
- 模型已经保存在链接：https://pan.baidu.com/s/1uE6JoqWaF7yQD9fqUbF58w 提取码：9unh 读取方法见[模型读取.txt]
- 各类导出数据已上传Kesci ./XXX_data下的数据使用前请解压
- 脚本中引用路径请自行修改
资料链接：
- 打卡活动中整理的资料 提取码：it09
PS:资料来源于datawhale官方和参加打卡的小伙伴的笔记分享等¶
TASK1¶
TASK2&3¶
TASK4¶
建模调参
比较喜欢科学调参，所以就用NNI进行了超参搜索
- lgboost
- xgboost
- RandomForestRegression
TASK5¶
模型融合