怎么在Kaggle上打比赛

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引言

Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案，你就可以把你的模型结果上传到网站上，然后网站根据你的结果对你进行排名。如果你的结果可以击败其他参赛选手，那么你可能获得现金奖励。

Kaggle是一个磨练您的机器学习和数据科学技能的好地方，您可以将自己与他人进行比较，并学习新的技术。

推特数据集

Kaggle最新的一项竞赛提供了一个数据集，包含推文以及一个告诉我们这些推文是否真的是关于灾难的标签。该比赛的排行榜上有近3000名参赛者，最高奖金为1万美元。

如果你还没有Kaggle账户，你可以先免费创建一个。

如果你从比赛页面选择“下载全部”，你会得到一个包含三个CSV文件的zip文件：

第一个数据文件train.csv包含一组特性及其对应的用于培训目的的目标标签。该数据集由以下属性组成:

• Id: tweet的数字标识符。当我们将我们的预测上传到排行榜时，这将是非常重要的。

• 关键字:推文中的一个关键字，可能在某些情况下没有。

• 位置:发送推文的位置，这也可能不存在。

• 文本:推文的全文。

• 目标:这是我们试图预测的标签。如果这条推文真的是关于一场灾难，它将是1，如果不是，它将是0。

让我们并进一步了解这个。在下面的代码中，您将注意到我使用了一个set_option  命令。这个来自Pandas库的命令允许您控制dataframe结果显示的格式。我在这里使用这个命令，以确保显示文本列的全部内容，这使我的结果和分析更容易查看:

import pandas as pdpd.set_option('display.max_colwidth',  -1)train_data = pd.read_csv('train.csv')train_data.head()

第二个数据文件test.csv是测试集，只包含特征，而没有标签。对于这个数据集，我们将预测目标标签并使用结果在排行榜上获得一个位置。

test_data = pd.read_csv('test.csv')test_data.head()

第三个文件sample_submission是示例，展示了提交文件的外观。这个文件将包含test.csv文件中的id列和我们用模型预测的目标。一旦我们创建了这个文件，我们将提交给网站，并获得一个位置的排行榜。

sample_submission =  pd.read_csv('sample_submission.csv')sample_submission.head()

数据清理

对于任何机器学习任务，在我们可以训练一个模型之前，我们必须执行一些数据清理和预处理。这在处理文本数据时尤为重要。

为了简化我们的第一个模型，并且由于这些列中有许多缺失的数据，我们将删除位置和关键字特性，只使用来自tweet的实际文本进行训练。我们还将删除id列，因为这对训练模型没有用处。

train_data = train_data.drop(['keyword', 'location', 'id'],  axis=1)train_data.head()

我们的数据集变成这样：

文本常常包含许多特殊字符，这些字符对于机器学习算法来说不一定有意义。因此，我要采取的第一步是删除这些。我也把所有的单词都小写了。

import redef  clean_text(df, text_field):    df[text_field] =  df[text_field].str.lower()    df[text_field] =  df[text_field].apply(lambda elem: re.sub(r"(@[A-Za-z0-9]+)|([^0-9A- Za-z \t])|(\w+:\/\/\S+)|^rt|http.+?", "", elem))      return  dfdata_clean = clean_text(train_data, "text")data_clean.head()

另一个有用的文本清理过程是删除停止字。停止词是非常常用的词，通常传达很少的意思。在英语中，这些词包括“the”、“it”和“as”。如果我们把这些单词留在文本中，它们会产生很多噪音，这将使算法更难学习。

NLTK是用于处理文本数据的python库和工具的集合。除了处理工具之外，NLTK还拥有大量的文本语料库和词汇资源，其中包括各种语言中的所有停止词。我们将使用这个库从数据集中删除停止字。

可以通过pip安装NLTK库。安装之后，需要导入库文集，然后下载stopwords文件：

import nltk.corpusnltk.download('stopwords')

一旦这一步完成，你可以阅读停止词，并使用它来删除他们的推文。

from nltk.corpus import stopwordsstop =  stopwords.words('english')data_clean['text'] =  data_clean['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in  x.split() if word not in (stop)]))data_clean.head()

数据预处理

一旦清理好数据，就需要进一步的预处理，为机器学习算法的使用做好准备。

所有的机器学习算法都使用数学计算来映射特征(在我们的例子中是文本或单词)和目标变量中的模式。因此，在对机器学习模型进行训练之前，必须将文本转换为数字表示，以便进行这些计算。

这种类型的预处理有很多方法，但是在这个例子中，我将使用两个来自scikit-learn库的方法。

这个过程的第一步是将数据分割成标记或单个单词，计算每个单词在文本中出现的频率，然后将这些计数表示为一个稀疏矩阵。CountVectoriser函数可以实现这一点。

下一步是对CountVectoriser生成的字数进行加权。应用这种加权的目的是缩小文本中出现频率非常高的单词的影响，以便在模型训练中认为出现频率较低、可能信息量较大的单词很重要。TfidTransformer可以执行这个功能。

机器学习流程

让我们把所有这些预处理和模型拟合一起放到scikit-learn流程中，看看模型是如何执行的。对于第一次尝试，我使用线性支持向量机分类器(SGDClassifier)，因为这通常被认为是最好的文本分类算法之一。

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test =  train_test_split(data_clean['text'],data_clean['target'],random_state  = 0)from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom  sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.feature_extraction.text  import CountVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import  TfidfTransformerfrom sklearn.linear_model import  SGDClassifierpipeline_sgd = Pipeline([    ('vect',  CountVectorizer()),    ('tfidf',  TfidfTransformer()),    ('nb',  SGDClassifier()),])model = pipeline_sgd.fit(X_train, y_train)

让我们使用这个训练好的模型来预测我们的测试数据，并看看这个模型是如何执行的。

from sklearn.metrics import classification_reporty_predict =  model.predict(X_test)print(classification_report(y_test, y_predict))

对于第一次尝试，模型执行得相当好。

提交成绩

现在让我们看看这个模型在竞争测试数据集上的表现，以及我们在排行榜上的排名。

首先，我们需要清除测试文件中的文本，并使用模型进行预测。下面的代码获取测试数据的副本，并执行我们应用于培训数据的相同清理。输出如下面的代码所示。

submission_test_clean = test_data.copy()submission_test_clean =  clean_text(submission_test_clean,  "text")submission_test_clean['text'] =  submission_test_clean['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word  in x.split() if word not in (stop)]))submission_test_clean =  submission_test_clean['text']submission_test_clean.head()

接下来，我们使用模型创建预测。

submission_test_pred = model.predict(submission_test_clean)

为了创建一个提交，我们需要构造一个dataframe，它只包含来自测试集的id和我们的预测。

id_col = test_data['id']submission_df_1 = pd.DataFrame({                   "id": id_col,                   "target":  submission_test_pred})submission_df_1.head()

最后，我们将其保存为CSV文件。必须包含index=False，否则索引将被保存为文件中的一列，您的提交将被拒绝。

submission_df_1.to_csv('submission_1.csv', index=False)

一旦我们有了CSV文件，我们就可以返回比赛页面并选择提交预测按钮。这将打开一个表单，您可以上传CSV文件。添加一些关于该方法的注释是一个好主意，这样您就有了以前提交尝试的记录。

提交文件后，您将看到如下结果：

现在我们有一个成功的提交!

这个模型在排行榜上给了我0.78分，排名2371。显然还有一些改进的空间，但现在我已经有了一个未来提交的基准。

感谢各位的阅读，以上就是“怎么在Kaggle上打比赛”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么在Kaggle上打比赛这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！