La forma absolutamente más rápida sería invertir una gran cantidad de tiempo y esfuerzo en la comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático junto con sus implementaciones. Después de eso, tendrá que aprender a aumentar, embolsar y apilar para ser marginalmente competitivo, esas técnicas dominan la escena hoy en día.
Básicamente, los Maestros Kaggle sobresalen en tres cosas:
- Conjuntos de modelos
Esto implica no solo el conocimiento sobre las bibliotecas más utilizadas (como sclearn.ensembles y xgboost) sino también cómo ajustar sus hiperparámetros. - Ingeniería de características
Esto es más un arte que una ciencia y necesitas tener una buena intuición sobre lo que hay en los datos - Combinando los metodos
Encontrar un algoritmo de oro que resuelva el problema con 0.00001 MSE es una cosa relativamente rara. Por lo general, para obtener una ventaja, necesita crear una solución que generalice o de otra manera combine varios algoritmos. Este es un campo muy amplio y en su mayoría es conocimiento empírico.
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