1 考核方式：Public LB（验证集） 和 Private LB（测试集）
2数据分析
分析特征分布
分析特征分布，如果是连续变量且拖尾可以考虑使用对数或者幂变化。如果是离散变量，先观察出现的频率，对少数类别使用其他编码。
分析目标变量的分布
（1）如果数据的范围很大，或者是长尾分布，适合使用对数变换
（2）如果数据符合对数正态分布（密度和分布函数如下图所示）
（3）一般情况下使用Box-Cox变换，通过变换可以使得模型有更好的优化，通常也会带来效果上的提升。
（4）上下采样与分层采用
对数正态分布概率密度.png
对数正态分布分布函数.png
分析变量两两之间的相关度和分布
3数据清洗
数据缺失值处理
（1）连续分布：正态分布则用均值补，偏态分布使用中位数补全
（2）离散分布：使用众数补全
4特征工程
特征变换
主要是针对一些长尾特征，需要进行一些幂变化或者对数变换，使得模型能更好的优化迭代。需要注意的是，GBDT或RF等模型对单调变换不敏感，其原因在于树模型在求解分裂点时只考虑排序分位点。
特征编码
（1）OneHot编码
-如果分类维度特别高的情况下进行OneHot编码会导致模型稀疏，影响模型的效能。所以，通常取前Top N的数据进行OneHot编码，其他的数据归入“其他”类目。
-利用每个ID特征的的一些统计量替代该ID取值作为特征
（2）LabelEncoder
对于Random Forests和GBDT模型，如果类别特征取值特别多，可以考虑使用LabelEncoder后的结果作为特征。
模型训练和验证
（1）模型选择
模型选择.png
Kaggle数据挖掘经验
未完待续
