關于Kaggle競賽入門到進階的10個問題！

在我們之前的分享中我們大多以具體的學術活動案例，如某個學術活動的Top解決方案來講解具體的比賽。那么是不是有更好的學習方法呢？答案是肯定有，大部分Kaggle賽題都是相通或者類似的，還有一些通用的問題。今天就來聊聊關于Kaggle學術活動入門到進階的10個問題！

問題1：賽題是哪一種類型？

首先參加Kaggle學術活動，你需要知道有哪些具體的比賽類型。具體分類如下圖所示，當然有多種分類方法。

最為主要的類型區別有：

賽題的提交方式（提交結果、Kernel）
賽題問題類型（CV、NLP或結構化）

問題2：賽題問題是什么？

在確定好賽題類型后，你應該仔細閱讀賽題的Overview界面弄清楚的賽題的具體問題。當然賽題描述不會很明確的說出賽題具體問題，需要選手自行進行分辨。

在回答問題2時，需要弄清楚：

賽題是CV、NLP還是結構化中的哪一種？
賽題對應于學術問題的中哪一種？
賽題我之前見過嗎？有代碼或知識的積累？
Kaggle有類似賽題任務嗎，有選手分享嗎？

問題3：賽題數據如何建模？

在弄清楚賽題類型和具體的問題后，需要弄清楚賽題問題的建模方式，這一點就涉及到具體的建模的方法和模型了。

當然也并不是所有的賽題都是新任務，Kaggler只需要熟知歷史任務，并進行舉一反三就可以了。

在問題3你應該弄清楚：

問題有不同的建模方式，哪一種更加適合？
問題建模應該使用哪一個模型？
問題模型如何迭代，如何優化？

問題4：賽題數據的細節理解？

在了解了賽題的初步的任務和建模方法后，接下來就要深入到細節中了。你應該深入理解賽題數據的字段含義、字段產生方式和標簽的產生方式。

對于結構化數據的每個字段：

字段的類型、含義是什么
字段與標簽有什么關系？
在回答問題4時，可以從描述性數據分析和探索性數據分析兩個角度來完成。賽題的理解決定了賽題的具體建模方式，是尤為關鍵的一點。

問題5：賽題使用什么模型？

問題5與問題3有點類似，但在問題5你應該回答的更加具體：

賽題具體使用到的模型是什么？
模型有哪些超參數可供選擇？
有類似模型可以對比參考嗎？

在回答問題5時，需要根據問題4的答案來進行接解決。首先根據賽題具體的數據類型，可以將賽題分為結構化賽題和非機構化賽題。同時在回答問題5時，你應該跑通或者寫完baseline了。

問題6：模型處于那種階段？

機器學習模型根據狀態可以分為欠擬合和過擬合，當然你應該追求模型對測試集最好擬合的狀態。也就是說，你應該知道模型此時的狀態。如果模型是欠擬合你應該做什么？如果模型是過擬合你應該做什么？

問題7：賽題上分點是什么？

當你回答完前面6個問題后，基本上你已經提交過一次答案，已經成功上榜了。但是這些還不夠，與前排選手相比你的模型精度還有待優化。

因此你需要弄清楚：

前排選手與自己的精度差異在哪兒？
自己還能從哪些地方上分？

回答問題7最好的方法是閱讀比賽論壇和相關論文，當然這些問題的具體答案只能自己回答自己了。從問題7開始，你開始真正的學術活動探索過程。

問題8：本地CV與線上得分？

在模型訓練的過程中，本地驗證集CV的得分非常重要。同時本地CV與線上得分的差異性也至關重要，也就是CV vs 線上（PB）。在Kaggle每個比賽中，經常會有人對比自己CV與線上得分的差異性（gap）。

這樣對比的作用是：

尋找更好的本地CV得分；
尋找更加問題的gap；

通過問題8，你將會對賽題線上線下有初步的感知，這將會影響你的最終得分。當然分布需要細心觀察，反復試驗得到的。

問題9：賽題如何完成集成？

在不斷回答自己問題的同時，你還需要考慮模型最終的集成問題。模型集成在有些Kaggle學術活動中非常重要，會帶來精度增益。

但是模型集成是需要得分差異性，需要訓練多個模型的：

如何完成stacking和簡單的KFlod平均？
深度學習模型如何完成模型集成？

問題10：賽題如何完成總結？

最后的最后，在比賽完結后不管結果如何。希望你在閱讀和反思比賽的歷程后回答自己這些問題：

通過本次比賽我學習到什么？
我與前排選手差異在哪兒？
遇到下次類似比賽，我將如何行動？

參加比賽還是很耗費資源和時間，無論大家結果如何，希望大家都有所收獲。

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