Kaggle竞赛中的驾驶员远程信息处理数据分析：kaggle-driver-telematics-analysis

简介：
本项目参与了Kaggle竞赛中关于驾驶员远程信息处理数据的分析挑战，通过对驾驶行为的数据挖掘与模型构建，旨在预测和评估驾驶员的风险等级。 Kaggle竞赛“驾驶员远程信息处理分析”。在该竞赛中有几个关键的文件： - makefeatures.py：此脚本将所有路线的77个特征组成一个numpy数组。 - merge.py：用于合并来自两种不同算法的结果到csv中。 - randomforest.py：使用随机森林从包含77个特性的numpy数组进行预测，我最好的结果是0.91051（排名125/1528），这属于前10%的成绩。 - svm.py：利用支持向量机(SVM)从含有77个特征的numpy数组中进行预测。 将随机森林与SVM的结果合并并未提高性能，反而导致了较差的表现（分别为0.87060和0.90004）。