ML Competition 源码

ML竞争 [亚历克斯·朱拉多(Alex Jurado),菲利普·萨米蒂尔(Felip Samitier)和卡洛斯·马丁内斯(Carlos Martinez) [2021年3月,巴塞罗那,全职数据分析训练营] 比赛说明 在训练营期间,我们进行了一次机器学习竞赛,我们不得不预测Cookie的质量。 我们在第一天就得到了一个数据集,我们有一天半的时间来处理这些数据集,以找到具有最佳参数的最佳模型。 具有最佳状态的球队获胜。 组织与流程 我们首先使用一些可视化工具探索数据,然后清理和格式化数据集以对其进行缩放并使其适合我们的模型。 我们尝试了不同的模型,例如线性回归,决策树,随机森林和深度神经网络。 我们最好的选择是使用深度神经网络模型。 由于我们的预测非常相似,因此我们也选择包括“随机森林”。