聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

其实经由过程分析我发明 DL 产生较为严重的误差原因大年夜概是，lable 其拭魅正负数对半，但模型的输出几乎都是正，即使是负数，该猜测值的数值也异常少，并没有找到合适的解决办法。

但无论是 xgboost 照样线性回归，其猜测值都可以做到正负各占 50%，是以，今朝的筹划是对这两个模型最后的结不雅取了加权平均，今朝（2017.7.22）排名达到 342/1702，按照套路，接下来竽暌功该有一波模型融合，我是有自负再上升必定的名次的，但因为我还有参加本年的考研，别的┞封次比赛经历我认为已经有足够的长进，便没有持续下去的计算，即使是持续也是考研后的事了。

模型融合

关于模型融合，办法依旧在网上有一大年夜堆，近几年也没有太大年夜的立异，重要说一下的就是模型融合前应当画一画误差曲线，肯定模型之间是否有融合的须要，比如一个模型完爆别的一个模型，那融合价值就很低。

后话

读万卷书不如行万里路；行万里路不如阅人无数；阅人无数不如高人指路。介入到面向全社会的比赛，其实比参加黉舍某些我不想提名字的比赛更有意义，固然拿奖很难，但因为能接触到的是近似真实的流程，不合程度，不合行业背景的人，尤其是熟悉一个的同伙后会以熟悉更多牛逼的同伙，这些机会对一小我的常识技能和人脉积聚都有巨大年夜的好处，如不雅你还处于学生时代，这个机会的潜在价值会翻倍。

最后，因为这个比赛还在进行中，所以代码我不会给，但你真想要当伸手党，去 kaggle 的 kernels 上有很多排名比我高的放在了膳绫擎，如不雅只是问题商量，迎接在评论区或私信留言，文字应当足够了。

最后的最后，因为我不知道国内除了 top 的一些黉舍窃噩其余黉舍关于机械进修或深度进修偏向的研究程度怎么样 (子偏向不太在意)，广东地区的考生，迎接热情的知友推荐黉舍和实验室

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【义务编辑：张子龙 TEL：（010）68476606】

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