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1.了解数据——下载数据后，开始探索功能。 查看数据类型。 检查变量类。 创建一些单变量-双变量图来了解变量的性质。
2.了解度量优化——每个问题都有独特的评估指标。你必须理解它，特别是它如何随着目标变量的变化而变化。
3.确定交叉验证策略——为避免过拟合，确定你在初期阶段已经设置了交叉验证策略。一个很好的CV策略将帮助你在排行榜上获得可靠的得分。
4.启动超参数调整——一旦CV在位，尝试使用超参数调整来提高模型的精度。 它还包括以下步骤：
数据转换：包括缩放、移除异常值、处理空值、变换分类变量、做特征选择、创建交互等步骤。
选择算法并调整其超参数：尝试多种算法来了解模型性能的变化。
保存结果：从上面训练的所有模型中，确保保存预测。 它们对于集成将是有用的。
组合模型：最后，集成模型，可能在多个层次上。 确保模型相关以获得最佳效果。