Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🏆 Плейбук Kaggle-грандмастеров: 7 проверенных техник моделирования для табличных данных

За годы участия в соревнованиях команда грандмастеров Kaggle выработала систему, которая стабильно выводит их в топ.

Неважно, миллионы строк или смещённые данные — эти 7 техник помогают быстро находить лучшие решения:

1️⃣ Расширенный EDA
Проверяйте не только пропуски и корреляции:
— сравнивайте распределения train/test,
— ищите временные тренды.
GPU позволяет делать такие анализы на миллионах строк за секунды.

2️⃣ Разнообразные бейслайны
Создавайте несколько моделей — линейные, GBDT, нейросети — и сравнивайте их.
Так быстрее понять, какие архитектуры чувствуют данные лучше.

3️⃣ Масштабное feature engineering
Генерируйте сотни и тысячи признаков.
Комбинируйте категории, делайте агрегации — с cuDF всё работает в десятки раз быстрее.

4️⃣ Hill Climbing (пошаговое ансамблирование)
Добавляйте модели по одной, сохраняйте только те комбинации, что реально улучшают метрику.
С GPU можно протестировать тысячи ансамблей за минуты.

5️⃣ Stacking (многоуровневые ансамбли)
Стройте метамодели, обучая их на предсказаниях базовых моделей.
Отлично работает, когда разные модели ловят разные закономерности.

7️⃣ Pseudo-labeling (псевдоразметка)
Используйте лучшие модели, чтобы предсказать метки для неразмеченных данных, и дообучайтесь на них.
Больше данных — выше устойчивость.
С GPU можно пройти несколько циклов за часы, а не дни.

🚩 Подробнее в детальной статье

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥5👍3❤2

www.tgoop.com/dsproglib/6919

1.48K viewsOct 7 at 18:01

🏆 Плейбук Kaggle-грандмастеров: 7 проверенных техник моделирования для табличных данных

За годы участия в соревнованиях команда грандмастеров Kaggle выработала систему, которая стабильно выводит их в топ.

Неважно, миллионы строк или смещённые данные — эти 7 техник помогают быстро находить лучшие решения:

1️⃣ Расширенный EDA
Проверяйте не только пропуски и корреляции:
— сравнивайте распределения train/test,
— ищите временные тренды.
GPU позволяет делать такие анализы на миллионах строк за секунды.

2️⃣ Разнообразные бейслайны
Создавайте несколько моделей — линейные, GBDT, нейросети — и сравнивайте их.
Так быстрее понять, какие архитектуры чувствуют данные лучше.

3️⃣ Масштабное feature engineering
Генерируйте сотни и тысячи признаков.
Комбинируйте категории, делайте агрегации — с cuDF всё работает в десятки раз быстрее.

4️⃣ Hill Climbing (пошаговое ансамблирование)
Добавляйте модели по одной, сохраняйте только те комбинации, что реально улучшают метрику.
С GPU можно протестировать тысячи ансамблей за минуты.

5️⃣ Stacking (многоуровневые ансамбли)
Стройте метамодели, обучая их на предсказаниях базовых моделей.
Отлично работает, когда разные модели ловят разные закономерности.

7️⃣ Pseudo-labeling (псевдоразметка)
Используйте лучшие модели, чтобы предсказать метки для неразмеченных данных, и дообучайтесь на них.
Больше данных — выше устойчивость.
С GPU можно пройти несколько циклов за часы, а не дни.

🚩 Подробнее в детальной статье

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст