1.各種競賽啥問題?
首先各種競賽是公司里面沒有合理方案下的一個產物,
用盡可能少的成本來獲取最優方案.
但是冠軍方案一定是最優方案嗎?
顯然不是,
因為各種比賽切斷了"人與人溝通"的因素,
顯然對業務的理解程度更有利于你的建模,
而所謂的數據比賽禁止了這種可能性.

另外,特征應該是數據建模人員來決定,而不是比賽舉辦方來決定給多少,這個也削弱了合理建模的可能性.

2.決策樹類的算法有啥問題?
諸如:
XGBOOST,GBDT,catboost,lightGBM,隨機森林,C4.5,C5.0,ID3
所有的決策樹類的算法都默認這樣一個假設,即:
各類特征,對標簽y的貢獻的是線性組合關系.
顯然實際業務中,特征和特征之間可能需要組成一個新的非線性特征.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于机器学习的一些感想的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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