一个框架解决几乎所有机器学习问题_机器学习换框架以后结果会更好吗

上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem，介绍他建立的一个自动的机器学习框架，几乎可以解决任何机器学习问题，项目很快也会发布出来。这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享，我呢恰好是又有一些经验，又愿意分享的人”。当然这篇文章也是受到争议的，很多人觉得并不全面。

我最近也在准备参加 Kaggle，之前看过几个例子，自己也总结了一个分析的流程，今天看了这篇文章，里面提到了一些高效的方法，最干货的是，他做了一个表格，列出了各个算法通常需要训练的参数。

这个问题很重要，因为大部分时间都是通过调节参数，训练模型来提高精度。作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。实际过程中，调用完算法后，结果一般都不怎么好，这个时候还需要进一步分析，哪些参数可以调优，哪些数据需要进一步处理，还有什么更合适的算法等等问题。

接下来一起来看一下他的框架。

据说数据科学家 60-70％ 的时间都花在数据清洗和应用模型算法上面，这个框架主要针对算法的应用部分。

什么是 Kaggle？
Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决，可以通过这些数据积累经验，提高机器学习的水平。

应用算法解决 Kaggle 问题，一般有以下几个步骤：

• 第一步：识别问题
• 第二步：分离数据
• 第三步：构造提取特征
• 第四步：组合数据
• 第五步：分解
• 第六步：选择特征
• 第七步：选择算法进行训练

当然，工欲善其事，必先利其器，要先把工具和包都安好。
最方便的就是安装 Anaconda，这里面包含大部分数据科学所需要的包，直接引入就可以了，常用的包有：
- pandas：常用来将数据转化成 d