基本过程
1 数据清洗
2 特征工程
3 模型调参
4 生成结果
1.1 数据清洗
重要性：数据决定一切，数据越多模型效果越好
1）数值类型
- 加载数据为pandas数据表（python语言）或其他方便进行处理的数据类型
- 处理缺失值：直接删掉或者用其他值填充
- 归一化
- 标准化
- 转化数据的浮点类型等
2）文本类型
- 数值化/层级化
简言之，将原始数据转换成基本特征*
2.1 特征工程
重要性：决定了模型训练的上界
- 可视化观察特征关系
- 分组比较找出不同特征之间的关系
- 组合、创建新特征
- 深度学习找出潜在的特征关系（非监督学习）
3.1 模型调参
不必纠结于单个最优模型、单个最优参数，找好各个模型的最适参数后进行融合可以集大成
- 选择模型、改动参数进行按照规定评判原则对比调优
- 交叉验证确定训练子集和测试子集的比例
- 学习速率决定了最佳的运行速度
- 得到每个模型的最优结果后可以先尝试进行过基本权重融合
- 也可以使用GBDT或AdaBoost进行融合
4.1 提交结果
- 使用以上已训练好的数据对测试集数据进行预测，生成符合格式的submission.csv文件进行提交
最后，这只是本人在学习数据挖掘过程中总结的一些小经验，难免疏漏，欢迎指正。