Überblick über Wettbewerbe

Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen

Yauhen Babakhin

Kaggle Grandmaster

Lehrkraft

Yauhen Babakhin

Master in Angewandter Datenanalyse
5 Jahre Berufserfahrung in Data Science
Kaggle-Grandmaster
Goldmedaillen in klassischem Machine Learning und Deep Learning

Foto der Lehrkraft

Kaggle-Logo

Vorteile von Kaggle

Praxis mit realen Daten
Portfolio-Projekte entwickeln
Tolle Data-Science-Community treffen
Neues Fachgebiet oder Modelltyp testen
Up-to-date mit den besten Methoden bleiben

Wettbewerbsablauf

Ablauf eines Kaggle-Wettbewerbs

Wettbewerbsablauf

Ablauf eines Kaggle-Wettbewerbs

Wettbewerbsablauf

Ablauf eines Kaggle-Wettbewerbs

So nimmst du teil

Gehe auf http://kaggle.com und wähle den Wettbewerb
Lade die Daten herunter
Starte mit dem Modellieren!

Vorhersage der NYC-Taxitarife

Seite: Vorhersage der Taxitarife in New York City

Train- und Testdaten

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']

Beispielabgabe

# 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

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