Простые приемы для ускорения к вершине таблицы лидеров хакатона
Привет! В предыдущей статье мы узнали, как преобразовывать данные, создавать новые функции и создавать модель машинного обучения с нуля, чтобы попасть в эту таблицу лидеров. Сама мысль о попадании в таблицу лидеров звучит так захватывающе, но это не должно быть нашей конечной целью. Мы должны стремиться к победе.
Если вы не читали мою предыдущую статью «Как добиться успеха на своем первом хакатоне», я настоятельно рекомендую прочитать ее, прежде чем переходить к этому.
В этой статье мы рассмотрим несколько простых приемов и приемов, которые помогут нам продвинуться в таблице лидеров. Проще говоря, давайте лучше прогнозируем!
Прежде чем мы начнем, немного философии!
Проблемы неизбежны. Многие из них мы встретим в своей жизни. Важно то, как мы на них реагируем. Что мы решаем с ними делать. И, как я часто цитирую, то, что сейчас кажется невозможным, постепенно станет возможным и, в конце концов, будет происходить без усилий.
Итак, давайте снова пройдемся по обучающему набору данных и попытаемся извлечь из него интересную информацию. ("ссылка на сайт")
Simple Hack 1: Qualification
Если мы углубимся, чтобы понять столбец «квалификация», мы увидим, что есть одна конкретная запись, которая является аномалией / выбросом в наборе данных. Запись гласит: «Вдохновляйтесь замечательными историями таких же людей, как вы».
Интересно, правда? Все они работают дерматологами и по умолчанию взимают плату в размере 100 рупий.
Итак, что мы сделаем, так это воспользуемся этим, чтобы немного изменить наш прогноз. Мы посмотрим на «Квалификации» в тестовых данных и перепишем «плату», чтобы для них было 100, независимо от того, каково было прогнозируемое значение для этих записей.
Simple Hack 2: Miscellaneous_Info
Пройдя по столбцу «Разное_инфо», мы увидим, что есть много записей, в которых комиссия уже упоминается в разделе «Разная информация». Давайте проверим, фактическая ли это сумма или какое-то случайное число.
Мы видим, что сумма (в рупиях), указанная в «Miscellaneous_Info», является истинным представлением фактической суммы комиссии. Следовательно, мы можем использовать эту информацию, чтобы перезаписать прогнозируемую сумму, жестко закодировав их плату так, чтобы она была числом, указанным в «Miscellaneous_Info», если таковая имеется.
Осторожно!
Перед выполнением этого шага мы должны быть осторожны с одной вещью. Из этого правила есть небольшое исключение. Для большинства заявок сумма комиссии, указанная в столбце «Miscellaneous_Info», является истинным представлением фактических сборов. Однако, если в разделе «Miscellaneous_Info» комиссия составляет ›999, реальное значение будет равно 100 (комиссия по умолчанию). Опять же, мы можем подтвердить это, посмотрев на данные.
Итак, давайте напишем для этого кусок кода. В Python для получения символа можно использовать следующую строку кода.
После этого просто следуйте инструкциям, описанным выше.
Пошаговое выполнение
Шаг 1. Запустите вашу модель машинного обучения (объяснено в Уроке -1)
Шаг 2: Для квалификации = Вдохновляйтесь замечательными… .; Комиссия = 100
Шаг 3. Замените прогнозируемые сборы из данных Misc_Info; если имеется.
Шаг 4. Если комиссия «Misc_Info»> 999, то фактическая комиссия = 100.
Таким образом, вы также включите в модель свой интеллект, помимо прогнозов, сделанных вашим алгоритмом машинного обучения. Это несложный прием, но такие мелочи помогут вам занять первое место в таблице лидеров.
В заключение я хотел бы процитировать Рональда Коуза:
Если вы будете мучить данные достаточно долго, они признаются
