【干貨】Kaggle 數據挖掘比賽經驗分享 (轉載)

標簽：?數據挖掘數據科學家機器學習kaggle

2017-05-21 19:25?99人閱讀?評論(0)?收藏?舉報

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算法學習

作者簡介?
Kaggle?于?2010?年創立，專注數據科學，機器學習競賽的舉辦，是全球最大的數據科學社區和數據競賽平臺。筆者從?2013?年開始，陸續參加了多場?Kaggle上面舉辦的比賽，相繼獲得了?CrowdFlower?搜索相關性比賽第一名（1326支隊伍）和?HomeDepot?商品搜索相關性比賽第三名（2125支隊伍），曾在?Kaggle?數據科學家排行榜排名全球第十，國內第一。筆者目前在騰訊社交與效果廣告部任職數據挖掘工程師，負責?Lookalike?相似人群擴展相關工作。此文分享筆者在參加數據挖掘比賽過程中的一點心得體會。

1.

Kaggle?基本介紹

Kaggle?于?2010?年創立，專注數據科學，機器學習競賽的舉辦，是全球最大的數據科學社區和數據競賽平臺。在?Kaggle?上，企業或者研究機構發布商業和科研難題，懸賞吸引全球的數據科學家，通過眾包的方式解決建模問題。而參賽者可以接觸到豐富的真實數據，解決實際問題，角逐名次，贏取獎金。諸如?Google，Facebook，Microsoft?等知名科技公司均在?Kaggle?上面舉辦過數據挖掘比賽。2017年3月，Kaggle?被?Google?CloudNext?收購。

1.1 參賽方式?
可以以個人或者組隊的形式參加比賽。組隊人數一般沒有限制，但需要在?Merger?Deadline?前完成組隊。為了能參與到比賽中，需要在?Entry?Deadline?前進行至少一次有效提交。最簡單地，可以直接提交官方提供的?Sample?Submission。關于組隊，建議先單獨個人進行數據探索和模型構建，以個人身份進行比賽，在比賽后期（譬如離比賽結束還有?2~3?周）再進行組隊，以充分發揮組隊的效果（類似于模型集成，模型差異性越大，越有可能有助于效果的提升，超越單模型的效果）。當然也可以一開始就組好隊，方便分工協作，討論問題和碰撞火花。

Kaggle?對比賽的公正性相當重視。在比賽中，每個人只允許使用一個賬號進行提交。在比賽結束后?1~2?周內，Kaggle?會對使用多賬號提交的?Cheater?進行剔除（一般會對?Top?100?的隊伍進行?Cheater?Detection）。在被剔除者的?Kaggle?個人頁面上，該比賽的成績也會被刪除，相當于該選手從沒參加過這個比賽。此外，隊伍之間也不能私自分享代碼或者數據，除非在論壇上面公開發布。

比賽一般只提交測試集的預測結果，無需提交代碼。每人（或每個隊伍）每天有提交次數的限制，一般為2次或者5次，在?Submission?頁面會有提示。

1.2 比賽獲獎?
Kaggle?比賽獎金豐厚，一般前三名均可以獲得獎金。在最近落幕的第二屆?National?Data?Science?Bowl?中，總獎金池高達?100W?美刀，其中第一名可以獲得?50W?美刀的獎勵，即使是第十名也能收獲?2.5W?美刀的獎金。?
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獲獎的隊伍需要在比賽結束后?1~2?周內，準備好可執行的代碼以及?README，算法說明文檔等提交給?Kaggle?來進行獲獎資格的審核。Kaggle?會邀請獲獎隊伍在?Kaggle?Blog?中發表?Interview，來分享比賽故事和經驗心得。對于某些比賽，Kaggle?或者主辦方會邀請獲獎隊伍進行電話/視頻會議，獲獎隊伍進行?Presentation，并與主辦方團隊進行交流。

1.3 比賽類型?
從?Kaggle?提供的官方分類來看，可以劃分為以下類型（如下圖1所示）：?
◆?Featured：商業或科研難題，獎金一般較為豐厚；?
◆?Recruitment：比賽的獎勵為面試機會；?
◆?Research：科研和學術性較強的比賽，也會有一定的獎金，一般需要較強的領域和專業知識；?
◆?Playground：提供一些公開的數據集用于嘗試模型和算法；?
◆?Getting?Started：提供一些簡單的任務用于熟悉平臺和比賽；?
◆?In?Class：用于課堂項目作業或者考試。

圖1.?Kaggle?比賽類型

從領域歸屬劃分：包含搜索相關性，廣告點擊率預估，銷量預估，貸款違約判定，癌癥檢測等。?
從任務目標劃分：包含回歸，分類（二分類，多分類，多標簽），排序，混合體（分類+回歸）等。?
從數據載體劃分：包含文本，語音，圖像和時序序列等。?
從特征形式劃分：包含原始數據，明文特征，脫敏特征（特征的含義不清楚）等。

1.4 比賽流程?
一個數據挖掘比賽的基本流程如下圖2所示，具體的模塊我將在下一章進行展開陳述。

圖2.?數據挖掘比賽基本流程

這里想特別強調的一點是，Kaggle?在計算得分的時候，有Public?Leaderboard?(LB)和?Private?LB?之分。具體而言，參賽選手提交整個測試集的預測結果，Kaggle?使用測試集的一部分計算得分和排名，實時顯示在?Public?LB上，用于給選手提供及時的反饋和動態展示比賽的進行情況；測試集的剩余部分用于計算參賽選手的最終得分和排名，此即為?Private?LB，在比賽結束后會揭曉。用于計算?Public?LB?和?Private?LB?的數據有不同的劃分方式，具體視比賽和數據的類型而定，一般有隨機劃分，按時間劃分或者按一定規則劃分。?
??
這個過程可以概括如下圖3所示，其目的是避免模型過擬合，以得到泛化能力好的模型。如果不設置?Private?LB（即所有的測試數據都用于計算?Public?LB），選手不斷地從?Public?LB（即測試集）中獲得反饋，進而調整或篩選模型。這種情況下，測試集實際上是作為驗證集參與到模型的構建和調優中來。Public?LB上面的效果并非是在真實未知數據上面的效果，不能可靠地反映模型的效果。劃分?Public?LB?和?Private?LB?這樣的設置，也在提醒參賽者，我們建模的目標是要獲得一個在未知數據上表現良好的模型，而并非僅僅是在已知數據上效果好。

圖3.?劃分?Public?LB?和?Private?LB的目的?
（圖參考?Owenzhang?的分享?[1]）

*?2.*

數據挖掘比賽基本流程

---

從上面圖2可以看到，做一個數據挖掘比賽，主要包含了數據分析，數據清洗，特征工程，模型訓練和驗證等四個大的模塊，以下來一一對其進行介紹。

2.1 數據分析?
數據分析可能涉及以下方面：?
◆?分析特征變量的分布?
◇?特征變量為連續值：如果為長尾分布并且考慮使用線性模型，可以對變量進行冪變換或者對數變換。?
◇?特征變量為離散值：觀察每個離散值的頻率分布，對于頻次較低的特征，可以考慮統一編碼為“其他”類別。?
◆?分析目標變量的分布?
◇?目標變量為連續值：查看其值域范圍是否較大，如果較大，可以考慮對其進行對數變換，并以變換后的值作為新的目標變量進行建模（在這種情況下，需要對預測結果進行逆變換）。一般情況下，可以對連續變量進行Box-Cox變換。通過變換可以使得模型更好的優化，通常也會帶來效果上的提升。?
◇?目標變量為離散值：如果數據分布不平衡，考慮是否需要上采樣/下采樣；如果目標變量在某個ID上面分布不平衡，在劃分本地訓練集和驗證集的時候，需要考慮分層采樣（Stratified?Sampling）。?
◆?分析*變量之間兩兩的分布和相關度*?
◇?可以用于發現高相關和共線性的特征。?
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通過對數據進行探索性分析（甚至有些情況下需要肉眼觀察樣本），還可以有助于啟發數據清洗和特征抽取，譬如缺失值和異常值的處理，文本數據是否需要進行拼寫糾正等。

2.2 數據清洗?
數據清洗是指對提供的原始數據進行一定的加工，使得其方便后續的特征抽取。其與特征抽取的界限有時也沒有那么明確。常用的數據清洗一般包括：?
◆?數據的拼接?
◇ 提供的數據散落在多個文件，需要根據相應的鍵值進行數據的拼接。?
◆?特征缺失值的處理?
◇?特征值為連續值：按不同的分布類型對缺失值進行補全：偏正態分布，使用均值代替，可以保持數據的均值；偏長尾分布，使用中值代替，避免受?outlier?的影響；?
◇?特征值為離散值：使用眾數代替。?
◆?文本數據的清洗?
◇?在比賽當中，如果數據包含文本，往往需要進行大量的數據清洗工作。如去除HTML?標簽，分詞，拼寫糾正,?同義詞替換，去除停詞，抽詞干，數字和單位格式統一等。

2.3 特征工程?
有一種說法是，特征決定了效果的上限，而不同模型只是以不同的方式或不同的程度來逼近這個上限。這樣來看，好的特征輸入對于模型的效果至關重要，正所謂”Garbage?in,?garbage?out”。要做好特征工程，往往跟領域知識和對問題的理解程度有很大的關系，也跟一個人的經驗相關。特征工程的做法也是Case?by?Case，以下就一些點，談談自己的一些看法。

2.3.1 特征變換?
主要針對一些長尾分布的特征，需要進行冪變換或者對數變換，使得模型（LR或者DNN）能更好的優化。需要注意的是，Random?Forest?和?GBDT?等模型對單調的函數變換不敏感。其原因在于樹模型在求解分裂點的時候，只考慮排序分位點。

2.3.2 特征編碼?
對于離散的類別特征，往往需要進行必要的特征轉換/編碼才能將其作為特征輸入到模型中。常用的編碼方式有?LabelEncoder，OneHotEncoder（sklearn里面的接口）。譬如對于”性別”這個特征（取值為男性和女性），使用這兩種方式可以分別編碼為{0,1}和{[1,0],?[0,1]}。?
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對于取值較多（如幾十萬）的類別特征（ID特征），直接進行OneHotEncoder編碼會導致特征矩陣非常巨大，影響模型效果。可以使用如下的方式進行處理：?
◆ 統計每個取值在樣本中出現的頻率，取?Top?N?的取值進行?One-hot?編碼，剩下的類別分到“其他“類目下，其中?N?需要根據模型效果進行調優；?
◆?統計每個?ID?特征的一些統計量（譬如歷史平均點擊率，歷史平均瀏覽率）等代替該?ID?取值作為特征，具體可以參考?Avazu?點擊率預估比賽第二名的獲獎方案；?
◆?參考?word2vec?的方式，將每個類別特征的取值映射到一個連續的向量，對這個向量進行初始化，跟模型一起訓練。訓練結束后，可以同時得到每個ID的Embedding。具體的使用方式，可以參考?Rossmann?銷量預估競賽第三名的獲獎方案，https://github.com/entron/entity-embedding-rossmann。?
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對于?Random?Forest?和?GBDT?等模型，如果類別特征存在較多的取值，可以直接使用?LabelEncoder?后的結果作為特征。

2.4 模型訓練和驗證?
*2.4.1 模型選擇*?
在處理好特征后，我們可以進行模型的訓練和驗證。?
◆ 對于稀疏型特征（如文本特征，One-hot的ID類特征），我們一般使用線性模型，譬如?Linear?Regression?或者?Logistic?Regression。Random?Forest?和?GBDT?等樹模型不太適用于稀疏的特征，但可以先對特征進行降維（如PCA，SVD/LSA等），再使用這些特征。稀疏特征直接輸入?DNN?會導致網絡?weight?較多，不利于優化，也可以考慮先降維，或者對?ID?類特征使用?Embedding?的方式；?
◆ 對于稠密型特征，推薦使用?XGBoost?進行建模，簡單易用效果好；?
◆ 數據中既有稀疏特征，又有稠密特征，可以考慮使用線性模型對稀疏特征進行建模，將其輸出與稠密特征一起再輸入?XGBoost/DNN?建模，具體可以參考2.5.2節?Stacking?部分。

2.4.2 調參和模型驗證?
對于選定的特征和模型，我們往往還需要對模型進行超參數的調優，才能獲得比較理想的效果。調參一般可以概括為以下三個步驟：?
1.?訓練集和驗證集的劃分。根據比賽提供的訓練集和測試集，模擬其劃分方式對訓練集進行劃分為本地訓練集和本地驗證集。劃分的方式視具體比賽和數據而定，常用的方式有：?
a)?隨機劃分：譬如隨機采樣?70%?作為訓練集，剩余的?30%?作為測試集。在這種情況下，本地可以采用?KFold?或者?Stratified?KFold?的方法來構造訓練集和驗證集。?
b)?按時間劃分：一般對應于時序序列數據，譬如取前?7?天數據作為訓練集，后?1?天數據作為測試集。這種情況下，劃分本地訓練集和驗證集也需要按時間先后劃分。常見的錯誤方式是隨機劃分，這種劃分方式可能會導致模型效果被高估。?
c)?按某些規則劃分：在?HomeDepot?搜索相關性比賽中，訓練集和測試集中的?Query?集合并非完全重合，兩者只有部分交集。而在另外一個相似的比賽中（CrowdFlower?搜索相關性比賽），訓練集和測試集具有完全一致的?Query?集合。對于?HomeDepot?這個比賽中，訓練集和驗證集數據的劃分，需要考慮?Query?集合并非完全重合這個情況，其中的一種方法可以參考第三名的獲獎方案，https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_HomeDepot。?
2.?指定參數空間。在指定參數空間的時候，需要對模型參數以及其如何影響模型的效果有一定的了解，才能指定出合理的參數空間。譬如DNN或者XGBoost中學習率這個參數，一般就選?0.01?左右就?OK?了（太大可能會導致優化算法錯過最優化點，太小導致優化收斂過慢）。再如?Random?Forest，一般設定樹的棵數范圍為?100~200?就能有不錯的效果，當然也有人固定數棵數為?500，然后只調整其他的超參數。?
3.?按照一定的方法進行參數搜索。常用的參數搜索方法有，Grid?Search，Random?Search以及一些自動化的方法（如?Hyperopt）。其中，Hyperopt?的方法，根據歷史已經評估過的參數組合的效果，來推測本次評估使用哪個參數組合更有可能獲得更好的效果。有關這些方法的介紹和對比，可以參考文獻?[2]。

2.4.3 適當利用?Public?LB?的反饋?
在2.4.2節中我們提到本地驗證（Local?Validation）結果，當將預測結果提交到?Kaggle?上時，我們還會接收到?Public?LB?的反饋結果。如果這兩個結果的變化趨勢是一致的，如?Local?Validation?有提升，Public?LB?也有提升，我們可以借助?Local?Validation?的變化來感知模型的演進情況，而無需靠大量的?Submission。如果兩者的變化趨勢不一致，需要考慮2.4.2節中提及的本地訓練集和驗證集的劃分方式，是否跟訓練集和測試集的劃分方式一致。?
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另外，在以下一些情況下，往往?Public?LB?反饋亦會提供有用信息，適當地使用這些反饋也許會給你帶來優勢。如圖4所示，(a)和(b)表示數據與時間沒有明顯的關系（如圖像分類），(c)和(d)表示數據隨時間變化（如銷量預估中的時序序列）。(a)和(b)的區別在于，訓練集樣本數相對于?Public?LB?的量級大小，其中(a)中訓練集樣本數遠超于?Public?LB?的樣本數，這種情況下基于訓練集的?Local?Validation?更可靠；而(b)中，訓練集數目與?Public?LB?相當，這種情況下，可以結合?Public?LB?的反饋來指導模型的選擇。一種融合的方式是根據?Local?Validation?和?Public?LB?的樣本數目，按比例進行加權。譬如評估標準為正確率，Local?Validation?的樣本數為?N_l，正確率為?A_l；Public?LB?的樣本數為?N_p，正確率為?A_p。則可以使用融合后的指標：（N_l?*?A_l?+?N_p?*?A_p）/(N_l?+?N_p)，來進行模型的篩選。對于(c)和(d)，由于數據分布跟時間相關，很有必要使用?Public?LB?的反饋來進行模型的選擇，尤其對于(c)圖所示的情況。

圖4.?適當利用?Public?LB?的反饋?
（圖參考?Owenzhang?的分享?[1]）

2.5 模型集成?
如果想在比賽中獲得名次，幾乎都要進行模型集成（組隊也是一種模型集成）。關于模型集成的介紹，已經有比較好的博文了，可以參考?[3]。在這里，我簡單介紹下常用的方法，以及個人的一些經驗。

2.5.1 Averaging 和 Voting?
直接對多個模型的預測結果求平均或者投票。對于目標變量為連續值的任務，使用平均；對于目標變量為離散值的任務，使用投票的方式。

2.5.2 Stacking

圖5.?5-Fold?Stacking?
（圖參考?Jeong-Yoon?Lee?的分享?[4]）

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圖5展示了使用?5-Fold?進行一次?Stacking?的過程（當然在其上可以再疊加?Stage?2,?Stage?3?等）。其主要的步驟如下：?
1.?數據集劃分。將訓練數據按照5-Fold進行劃分（如果數據跟時間有關，需要按時間劃分，更一般的劃分方式請參考3.4.2節，這里不再贅述）；?
2.?基礎模型訓練 I（如圖5第一行左半部分所示）。按照交叉驗證（Cross?Validation）的方法，在訓練集（Training?Fold）上面訓練模型（如圖灰色部分所示），并在驗證集（Validation?Fold）上面做預測，得到預測結果（如圖黃色部分所示）。最后綜合得到整個訓練集上面的預測結果（如圖第一個黃色部分的CV?Prediction所示）。?
3.?基礎模型訓練 II（如圖5第二和三行左半部分所示）。在全量的訓練集上訓練模型（如圖第二行灰色部分所示），并在測試集上面做預測，得到預測結果（如圖第三行虛線后綠色部分所示）。?
4.?Stage?1 模型集成訓練 I（如圖5第一行右半部分所示）。將步驟?2?中得到的?CV?Prediction?當作新的訓練集，按照步驟?2?可以得到?Stage?1模型集成的?CV?Prediction。?
5.?Stage?1 模型集成訓練 II（如圖5第二和三行右半部分所示）。將步驟?2?中得到的?CV?Prediction?當作新的訓練集和步驟?3?中得到的?Prediction?當作新的測試集，按照步驟?3?可以得到?Stage?1?模型集成的測試集?Prediction。此為?Stage?1?的輸出，可以提交至?Kaggle?驗證其效果。?
在圖5中，基礎模型只展示了一個，而實際應用中，基礎模型可以多種多樣，如SVM，DNN，XGBoost?等。也可以相同的模型，不同的參數，或者不同的樣本權重。重復4和5兩個步驟，可以相繼疊加?Stage?2,?Stage?3?等模型。

2.5.3 Blending?
Blending?與?Stacking?類似，但單獨留出一部分數據（如?20%）用于訓練?Stage?X?模型。

2.5.4 Bagging?Ensemble?Selection?
Bagging?Ensemble?Selection?[5]?是我在?CrowdFlower?搜索相關性比賽中使用的方法，其主要的優點在于可以以優化任意的指標來進行模型集成。這些指標可以是可導的（如?LogLoss?等）和不可導的（如正確率，AUC，Quadratic?Weighted?Kappa等）。它是一個前向貪婪算法，存在過擬合的可能性，作者在文獻?[5]?中提出了一系列的方法（如?Bagging）來降低這種風險，穩定集成模型的性能。使用這個方法，需要有成百上千的基礎模型。為此，在?CrowdFlower?的比賽中，我把在調參過程中所有的中間模型以及相應的預測結果保留下來，作為基礎模型。這樣做的好處是，不僅僅能夠找到最優的單模型（Best?Single?Model），而且所有的中間模型還可以參與模型集成，進一步提升效果。

2.6 自動化框架?
從上面的介紹可以看到，做一個數據挖掘比賽涉及到的模塊非常多，若有一個較自動化的框架會使得整個過程更加的高效。在?CrowdFlower?比賽較前期，我對整一個項目的代碼架構進行了重構，抽象出來特征工程，模型調參和驗證，以及模型集成等三大模塊，極大的提高了嘗試新特征，新模型的效率，也是我最終能斬獲名次的一個有利因素。這份代碼開源在?Github?上面，目前是?Github?有關?Kaggle?競賽解決方案的?Most?Stars，地址：https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_CrowdFlower。?
其主要包含以下部分：?
1.?模塊化特征工程?
a)?接口統一，只需寫少量的代碼就能夠生成新的特征；?
b)?自動將單獨的特征拼接成特征矩陣。?
2.?自動化模型調參和驗證?
a)?自定義訓練集和驗證集的劃分方法；?
b)?使用?Grid?Search?/?Hyperopt?等方法，對特定的模型在指定的參數空間進行調優，并記錄最佳的模型參數以及相應的性能。?
3.?自動化模型集成?
a)?對于指定的基礎模型，按照一定的方法（如Averaging/Stacking/Blending?等）生成集成模型。

3.

Kaggle競賽方案盤點

到目前為止，Kaggle?平臺上面已經舉辦了大大小小不同的賽事，覆蓋圖像分類，銷量預估，搜索相關性，點擊率預估等應用場景。在不少的比賽中，獲勝者都會把自己的方案開源出來，并且非常樂于分享比賽經驗和技巧心得。這些開源方案和經驗分享對于廣大的新手和老手來說，是入門和進階非常好的參考資料。以下筆者結合自身的背景和興趣，對不同場景的競賽開源方案作一個簡單的盤點，總結其常用的方法和工具，以期啟發思路。

3.1 圖像分類?
3.1.1 任務名稱?
National?Data?Science?Bowl?
3.1.2 任務詳情?
隨著深度學習在視覺圖像領域獲得巨大成功，Kaggle?上面出現了越來越多跟視覺圖像相關的比賽。這些比賽的發布吸引了眾多參賽選手，探索基于深度學習的方法來解決垂直領域的圖像問題。NDSB就是其中一個比較早期的圖像分類相關的比賽。這個比賽的目標是利用提供的大量的海洋浮游生物的二值圖像，通過構建模型，從而實現自動分類。?
3.1.3 獲獎方案?
●?1st?place：Cyclic?Pooling?+?Rolling?Feature?Maps?+?Unsupervised?and?Semi-Supervised?Approaches。值得一提的是，這個隊伍的主力隊員也是Galaxy?Zoo行星圖像分類比賽的第一名，其也是Theano中基于FFT的Fast?Conv的開發者。在兩次比賽中，使用的都是?Theano，而且用的非常溜。方案鏈接：http://benanne.github.io/2015/03/17/plankton.html?
●?2nd?place：Deep?CNN?designing?theory?+?VGG-like?model?+?RReLU。這個隊伍陣容也相當強大，有前MSRA?的研究員Xudong?Cao，還有大神Tianqi?Chen，Naiyan?Wang，Bing?XU等。Tianqi?等大神當時使用的是?CXXNet（MXNet?的前身），也在這個比賽中進行了推廣。Tianqi?大神另外一個大名鼎鼎的作品就是?XGBoost，現在?Kaggle?上面幾乎每場比賽的?Top?10?隊伍都會使用。方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/datasciencebowl/discussion/13166?
●?17th?place：Realtime?data?augmentation?+?BN?+?PReLU。方案鏈接：https://github.com/ChenglongChen/caffe-windows?
3.1.4 常用工具?
▲?Theano:?http://deeplearning.net/software/theano/?
▲?Keras:?https://keras.io/?
▲?Cuda-convnet2:?https://github.com/akrizhevsky/cuda-convnet2?
▲?Caffe:?http://caffe.berkeleyvision.org/?
▲?CXXNET:?https://github.com/dmlc/cxxnet?
▲?MXNet:?https://github.com/dmlc/mxnet?
▲?PaddlePaddle:?http://www.paddlepaddle.org/cn/index.html

3.2 銷量預估?
3.2.1 任務名稱?
Walmart?Recruiting?-?Store?Sales?Forecasting?
3.2.2 任務詳情?
Walmart?提供?2010-02-05?到?2012-11-01?期間的周銷售記錄作為訓練數據，需要參賽選手建立模型預測?2012-11-02?到?2013-07-26?周銷售量。比賽提供的特征數據包含：Store?ID,?Department?ID,?CPI，氣溫，汽油價格，失業率，是否節假日等。?
3.2.3 獲獎方案?
●?1st?place：Time?series?forecasting?method:?stlf?+?arima?+?ets。主要是基于時序序列的統計方法，大量使用了?Rob?J?Hyndman?的?forecast?R?包。方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/discussion/8125?
●?2nd?place：Time?series?forecasting?+?ML:?arima?+?RF?+?LR?+?PCR。時序序列的統計方法+傳統機器學習方法的混合；方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/discussion/8023?
●?16th?place：Feature?engineering?+?GBM。方案鏈接：https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_Walmart-Recruiting-Store-Sales-Forecasting?
3.2.4 常用工具?
▲?R?forecast?package:?https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/index.html?
▲?R?GBM?package:?https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html

3.3 搜索相關性?
3.3.1 任務名稱?
CrowdFlower?Search?Results?Relevance?
3.3.2 任務詳情?
比賽要求選手利用約幾萬個?(query,?title,?description)?元組的數據作為訓練樣本，構建模型預測其相關性打分?{1,?2,?3,?4}。比賽提供了?query,?title和description的原始文本數據。比賽使用?Quadratic?Weighted?Kappa?作為評估標準，使得該任務有別于常見的回歸和分類任務。?
3.3.3 獲獎方案?
●?1st?place：Data?Cleaning?+?Feature?Engineering?+?Base?Model?+?Ensemble。對原始文本數據進行清洗后，提取了屬性特征，距離特征和基于分組的統計特征等大量的特征，使用了不同的目標函數訓練不同的模型（回歸，分類，排序等），最后使用模型集成的方法對不同模型的預測結果進行融合。方案鏈接：https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_CrowdFlower?
●?2nd?place：A?Similar?Workflow?
●?3rd?place：?A?Similar?Workflow?
3.3.4 常用工具?
▲?NLTK:?http://www.nltk.org/?
▲?Gensim:?https://radimrehurek.com/gensim/?
▲?XGBoost:?https://github.com/dmlc/xgboost?
▲?RGF:?https://github.com/baidu/fast_rgf

3.4 點擊率預估 I?
3.4.1 任務名稱?
Criteo?Display?Advertising?Challenge?
3.4.2 任務詳情?
經典的點擊率預估比賽。該比賽中提供了7天的訓練數據，1?天的測試數據。其中有13?個整數特征，26?個類別特征，均脫敏，因此無法知道具體特征含義。?
3.4.3 獲獎方案?
●?1st?place：GBDT?特征編碼?+?FFM。臺大的隊伍，借鑒了Facebook的方案?[6]，使用?GBDT?對特征進行編碼，然后將編碼后的特征以及其他特征輸入到?Field-aware?Factorization?Machine（FFM）?中進行建模。方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/discussion/10555?
●?3rd?place：Quadratic?Feature?Generation?+?FTRL。傳統特征工程和?FTRL?線性模型的結合。方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/discussion/10534?
●?4th?place：Feature?Engineering?+?Sparse?DNN?
3.4.4 常用工具?
▲?Vowpal?Wabbit:?https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit?
▲?XGBoost:?https://github.com/dmlc/xgboost?
▲?LIBFFM:?http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/libffm/

3.5 點擊率預估 II?
3.5.1 任務名稱?
Avazu?Click-Through?Rate?Prediction?
3.5.2 任務詳情?
點擊率預估比賽。提供了?10?天的訓練數據，1?天的測試數據，并且提供時間，banner?位置，site,?app,?device?特征等，8個脫敏類別特征。?
3.5.3 獲獎方案?
●?1st?place：Feature?Engineering?+?FFM?+?Ensemble。還是臺大的隊伍，這次比賽，他們大量使用了?FFM，并只基于?FFM?進行集成。方案鏈接：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/discussion/12608?
●?2nd?place：Feature?Engineering?+?GBDT?特征編碼?+?FFM?+?Blending。Owenzhang（曾經長時間雄霸?Kaggle?排行榜第一）的競賽方案。Owenzhang?的特征工程做得非常有參考價值。方案鏈接：https://github.com/owenzhang/kaggle-avazu?
3.5.4 常用工具?
▲?LIBFFM:?http://www.csie.ntu.edu.tw/~r01922136/libffm/?
▲?XGBoost:?https://github.com/dmlc/xgboost

---

*?4.*

參考資料

[1]?Owenzhang?的分享： Tips?for?Data?Science?Competitions?
[2]?Algorithms?for?Hyper-Parameter?Optimization?
[3]?MLWave博客：Kaggle?Ensembling?Guide?
[4]?Jeong-Yoon?Lee?的分享：Winning?Data?Science?Competitions?
[5]?Ensemble?Selection?from?Libraries?of?Models?
[6]?Practical?Lessons?from?Predicting?Clicks?on?Ads?at?Facebook

總結

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