AI科技评论按，本文首发于知乎专栏AI带路党，作者吴晓晖，AI科技评论获其授权转载。
不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型是远远不够的。现实中你几乎不可能遇到这样的数据（现实数据往往有着残缺的输入，类别严重不均衡，分布不一致甚至随时变动的测试集，几乎没有可以参考的论文），这往往让刚进入工作的同学手忙脚乱，无所适从。
Kaggle则提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡，问题的定义基本良好，却夹着或多或少的难点，一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动，能不断地获得启发，受益良多。即使对于一些学有所成的高手乃至大牛，参加Kaggle也常常会获得很多启发，与来自世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。更重要的是，Kaggle是业界普遍承认的竞赛平台，能从Kaggle上的一些高质量竞赛获取好名次，是对自己实力极好的证明，还能给自己的履历添上光辉的一笔。如果能获得金牌，杀入奖金池，那更是名利兼收，再好不过。
Kaggle适用于以下人群：
我是小白，但是对数据科学充满求知欲。
我想要历练自己的数据挖掘和机器学习技能，成为一名真正的数据科(lao)学(si)家(ji)。
我想赢取奖金，成为人生赢家。
简介
Kaggle创办于年，目前已经被Google收购，是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。笔者参加了由Quora举办的QuoraQuestionPairs比赛，并且获得了前1%的成绩(支队伍)。这是笔者Kaggle首战，所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路，并且和大家分享我们参赛的一些心得。
QuoraQuestionPairs是一个自然语言(NLP)比赛，比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”。其中的样本如下：
也许是作为Kaggle上为数不多的NLP比赛，这看似简单的比赛却吸引了众多的参赛队伍。由于这是NLP问题，所以接下来的介绍都会偏向于NLP，本文会分为以下三个部分：
打Kaggle比赛的大致套路。（比赛篇）
我们队伍和其他出色队伍的参赛经验。（经验篇）
完成Kaggle比赛需要学会哪些实用的工具。（工具篇）
1、比赛篇为了方便，我们先定义几个名词：
Feature特征变量，也叫自变量，是样本可以观测到的特征，通常是模型的输入。
Label标签，也叫目标变量，需要预测的变量，通常是模型的标签或者输出。
TrainData训练数据，有标签的数据，由举办方提供。
TestData测试数据，标签未知，是比赛用来评估得分的数据，由举办方提供。
TrainSet训练集，从TrainData中分割得到的，用于训练模型（常用于交叉验证）。
ValidSet验证集，从TrainData中分割得到的，用于验证模型（常用于交叉验证）。
1.1分析题目
拿到赛题以后，第一步就是要破题，我们需要将问题转化为相应的机器学习问题。其中，Kaggle最常见的机器学习问题类型有：
回归问题
分类问题(二分类、多分类、多标签)：多分类只需从多个类别中预测一个类别，而多标签则需要预测出多个类别。
比如Quora的比赛就是二分类问题，因为只需要判断两个问句的语义是否相似。
1.2数据分析(DataExploration)
所谓数据挖掘，当然是要从数据中去挖掘我们想要的东西，我们需要通过人为地去分析数据，才可以发现数据中存在的问题和特征。我们需要在观察数据的过程中思考以下几个问题：
数据应该怎么清洗和处理才是合理的？
根据数据的类型可以挖掘怎样的特征？
数据中的哪些特征会对标签的预测有帮助？
1.2.1统计分析
对于数值类变量(NumericalVariable)，我们可以得到min，max，mean，meduim，std等统计量，用pandas可以方便地完成，结果如下：
从上图中可以观察Label是否均衡，如果不均衡则需要进行oversample少数类，或者downsample多数类。我们还可以统计NumericalVariable之间的相关系数，用pandas就可以轻松获得相关系数矩阵：
观察相关系数矩阵可以让你找到高相关的特征，以及特征之间的冗余度。而对于文本变量，可以统计词频(TF)，TF-IDF，文本长度等等，更详细的内容可以参考这里（北京中科医院骗人白癜风的治疗医院