【机器学习实战】Kaggle Playground最新竞赛：预测贴纸数量-Python源码及解析

简介：
本教程通过Python代码详解参与Kaggle Playground竞赛中预测贴纸数量的方法与技巧，适合想在实践中提升机器学习技能的学习者。 本数据集主要用于预测贴纸数量的回归任务，包含约20万条训练数据，质量较高，适用于进行特征工程练习及模型调优。数据集中包括分类变量和时间变量等丰富特征素材。 对于分类变量，我们可以采用多种方法进行编码处理：独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）或目标编码（Target Encoding）。独热编码适合于没有顺序关系的分类变量；标签编码适用于类别之间存在某种顺序关系的情况；而目标编码通常用于高基数的类别特征，可以通过对类别均值替换来减少维度的同时保留信息。 在时间变量方面，重点在于提取有助于模型预测的时间周期性信息。例如，可以从日期中提取出年、月、日、星期几和季度等，并通过正弦或余弦函数转换这些特征以捕捉时间上的周期变化；此外还可以进一步提取“是否为工作日”或“是否为假期”等特征，帮助模型更好地理解周期性和季节性模式。 进行时间和分类变量的特征工程时需注意避免信息泄露问题，尤其是防止未来的时间序列数据影响训练过程。