Aperçu des compétitions

Gagner une compétition Kaggle en Python

Yauhen Babakhin

Kaggle Grandmaster

Formateur

Yauhen Babakhin

Master en analyse de données appliquée
5 ans d’expérience en data science
Grandmaster des compétitions Kaggle
Médailles d’or en machine learning classique et deep learning

photo de l’instructeur

logo kaggle

Avantages de Kaggle

Acquérir de l’expérience sur des données réelles
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Processus de compétition

processus de compétition kaggle

Processus de compétition

processus de compétition kaggle

Processus de compétition

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Comment participer

Allez sur http://kaggle.com et choisissez la compétition
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Prédiction du tarif des taxis de New York

page de prédiction du tarif des taxis de new york

Données d’entraînement et de test

import pandas as pd

# Read train data
taxi_train = pd.read_csv('taxi_train.csv')
taxi_train.columns.to_list()

['key',
 'fare_amount',
 'pickup_datetime',
 'pickup_longitude',
 'pickup_latitude',
 'dropoff_longitude',
 'dropoff_latitude',
 'passenger_count']

# Read test data
taxi_test = pd.read_csv('taxi_test.csv')
taxi_test.columns.to_list()

['key',
 'pickup_datetime',
 'pickup_longitude',
 'pickup_latitude',
 'dropoff_longitude',
 'dropoff_latitude',
 'passenger_count']

Soumission d’exemple

# Read sample submission
taxi_sample_sub = pd.read_csv('taxi_sample_submission.csv')
taxi_sample_sub.head()

                              key     fare_amount
0     2015-01-27 13:08:24.0000002     11.35
1     2015-01-27 13:08:24.0000003     11.35
2     2011-10-08 11:53:44.0000002     11.35
3     2012-12-01 21:12:12.0000002     11.35
4     2012-12-01 21:12:12.0000003     11.35

Passons à la pratique !

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