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Kaggle-Parkinsons: 我的帕金森病预测竞赛参赛记录...

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简介：
本文记录了作者在Kaggle平台上参加的一场关于帕金森病预测的数据科学竞赛的心得和经历。通过分析相关数据，运用机器学习模型，旨在提高对帕金森病早期诊断的准确性。 我的 Kaggle 竞赛解决方案是通过智能手机数据预测帕金森病的进展。

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  • Kaggle-Parkinsons: 我的帕金森病预测竞赛参赛记录...
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    本文记录了作者在Kaggle平台上参加的一场关于帕金森病预测的数据科学竞赛的心得和经历。通过分析相关数据，运用机器学习模型，旨在提高对帕金森病早期诊断的准确性。 我的 Kaggle 竞赛解决方案是通过智能手机数据预测帕金森病的进展。
     
  • 《参与Kaggle竞赛：房价预测》数据集
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    本数据集为Kaggle竞赛“房价预测”设计，包含详细的住宅属性与对应价格信息，旨在通过机器学习模型准确预测房屋售价。 实战Kaggle比赛：房价预测-数据集 在参与Kaggle的房价预测比赛中，参赛者需要利用提供的数据集进行模型训练与优化，以提高对房屋价格的预测准确性。该过程不仅能够帮助提升个人的数据分析能力、机器学习技能和竞赛经验，同时还能通过与其他选手的竞争交流来获取新的知识和技术见解。 比赛的核心在于如何有效地处理并解析海量数据中的关键信息，并将其转化为有助于房价预估的有效特征；此外，在模型选择方面也需要综合考虑不同算法的优缺点及其适用场景。因此，参加此类活动对于希望在房地产数据分析领域深入发展的人员来说是一个极佳的学习机会和实践平台。
     
  • 房价预测 Kaggle竞赛版
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    本项目参与Kaggle房价预测竞赛，运用统计分析与机器学习模型，旨在通过波士顿房屋数据集准确预测房价，提升模型算法精度。 在Kaggle的“House Price Prediction”项目中，主要介绍了如何使用PCA（主成分分析）来进行房价预测。通过应用PCA技术，可以有效地减少数据维度并提取关键特征，从而提高模型的性能和效率。这个方法对于处理高维数据集特别有用，在这种情况下，原始特征的数量可能非常庞大且包含冗余信息。 项目中还探讨了如何选择合适的主成分数量，并展示了不同参数设置对预测结果的影响。此外，通过实际案例分析来说明PCA在房价预测中的应用效果和优势。整个过程不仅提供了理论上的解释，还有具体的实践指导和技术细节分享。
     
  • MATLAB AUCCode-癫痫发作预测：我的Kaggle竞赛代码
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    这段简介可以这样编写：“MATLAB AUCCode”是专为癫痫发作预测设计的一组代码，源于作者参与的一项Kaggle竞赛。该工具集提供了一套用于数据预处理、特征选择及分类模型训练的有效方法，助力提升对癫痫发作的预测准确率和鲁棒性。 这是我用于Kaggle竞赛的癫痫发作预测代码（使用Matlab）。在这场比赛中，我在公开排行榜上排名第6，在私人排行榜上排名第25。比赛评分依据的是针对3个不同患者的AUC得分，这导致了排名的变化。无论如何，这场比赛是一个充满学习机会的好机会。
     
  • Kaggle竞赛代码库：我参与的比赛源码分享
    优质
    本代码库汇集了我在Kaggle竞赛中的参赛作品和源代码，旨在为机器学习爱好者提供实践参考与交流平台。 Kaggle比赛代码仓库：此仓库包含我参加的多个Kaggle比赛的相关代码。 免责声明：部分代码完全由我自己编写，而另一些则是从其他Kaggle内核中获取灵感的结果。对于后者，我会明确标注，并且已经将这些借鉴的内容合并到我的仓库里。 回购结构： 01-TextNormalization： 竞赛相关链接请在原始文档查看。 包含的文件有：xgboost_class_predictions.ipynb（修改自LiYun的代码）使用XGBoost预测单词类型。例如，基数、序数和度量等； Create_function_classes.ipynb：我自己编写的脚本，创建了几个函数用于根据正则表达式处理不同类型的单词。这些功能包括罗马数字到整数转换、日期时间解析以及电话号码识别等等。此外，该文件还展示了如何使用上述“类”来对测试集中的单词及其类型进行预测和预处理。
     
  • 帕金森病数据集
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    帕金森病数据集包含患者的临床评估与运动测试结果，用于研究和开发辅助诊断及预测疾病进展的模型。 Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集Parkinson数据集
     
  • Kaggle房价预测竞赛代码.zip
    优质
    本资料为参与Kaggle房价预测竞赛所编写的Python代码及数据处理脚本，内含特征工程、模型训练和评估等内容。 kaggle房价预测比赛代码.zip
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁平台上的用户查询次数，旨在通过历史搜索行为分析，帮助房产平台优化资源配置和用户体验。 房屋租赁信息查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】.zip包含了与房屋租赁相关信息的查询次数预测相关的数据和文件，适用于参与相关领域的数据分析或机器学习比赛。
     
  • 2023年Kaggle AMP帕金森进展预测金牌方案.pdf (2023-07-21)
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    本PDF文档详述了在2023年Kaggle AMP竞赛中获得金牌的成绩方案，专注于帕金森病的进展预测模型开发与优化策略。 本段落主要讨论了2023年Kaggle AMP帕金森进展预测竞赛的一个金牌解决方案。文章作者分享了他们的策略、算法选择和模型应用，并强调了数据探索性分析（EDA）的重要性以及特定指标SMAPE1P的优化技巧。 【关键知识点】 1. **帕金森病数据特性**： 数据集中包含帕金森患者和对照组（正常人），患者的UPDRS评分通常呈现上升趋势，而正常人的UPDRS评分相对稳定。 2. **数据划分策略**： 通过计算患者每次就诊之间的最小时间间隔（month_diff_min）将患者分为真正患病者和可能的对照组。如果最小就诊间隔超过12个月，则被视为正常人。 3. **EDA的重要性**： EDA帮助识别了帕金森病患者的特征，如UPDRS评分在特定月份的异常低值以及患者就诊频率模式。 4. **模型优化技巧**： 使用SMAPE1P指标的优化方法将任务转化为分类问题，并将预测概率转换回回归以降低损失。 5. **验证集构建**： 验证集构造需保持与测试和训练集月份的一致性，比如采用groupkfold确保每个样本ID作为独立折进行交叉验证。 6. **建模和特征工程的逻辑性**： 确保训练、验证和测试数据一致性以减少线上线下的得分差异。 7. **特征分析**： 对于线下表现良好但在线上无效的特征，需要深入分析其失效原因，可能揭示样本间的差异。 8. **模型选择**： 逻辑回归(LR)、LightGBM(LGB)和多层感知器(MLP)等模型在处理这个问题时都能获得较好的结果。 9. **金牌策略总结**： 精确的数据划分策略结合有效的EDA和模型优化，以及遵循数据一致性原则是赢得竞赛的关键。 通过这些方法，作者及其团队成功晋级Kaggle Master，并为帕金森进展预测问题提供了一种高效的解决策略。对于参与类似竞赛的AI从业者和数据科学家来说，这提供了宝贵的参考。