Python 数据分析竞赛实战：收集、整理、分析竞赛数据，为比赛提供数据支持，并用Python代码展示分析结果_python 数据分析大赛

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

16年，机器学习、深度学习爆炸式增长，无论是作为一种新兴技术还是技术的普及，数据科学的重要性都在逐渐上升。
2019 年，中国大学生机器学习大赛评测协会（ACM）发布了“2019 大数据与人工智能专业人才创新训练计划”（Data and AI Skills Development Training for College Students），旨在鼓励青年学生进行科研和项目开发，提高青年人对数据科学技术的认识和能力。但是对于机器学习爱好者来说，面临着如何在短时间内参加大赛却难题重重，如何收集、整理、分析数据，为比赛提供数据支持，并用Python代码展示分析结果等问题。因此，本文将尝试通过实践案例来向读者呈现一些解决这些问题的方法。
本次分享的主要内容如下：
① 机器学习竞赛概述
② 数据获取：包括网页抓取、API接口调用、数据库查询、Excel导入等方法
③ 数据清洗：数据缺失值处理、异常值处理、样本均衡处理、特征抽取、数据归一化处理等步骤
④ 数据可视化：包括柱状图、折线图、散点图等基本可视化形式
⑤ 模型选择和参数优化：常用的分类模型有逻辑回归、KNN、SVM、决策树、随机森林、Adaboost、GBDT等，常用的参数调优方法有GridSearchCV、RandomizedSearchCV、贝叶斯优化等
⑥ 模型评估：包括准确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC等评价指标
⑦ 预测结果的应用：包括实际业务场景下的预测效果分析、错误原因分析等
最后，还将附带完整的代码供大家参考学习，欢迎大家一起交流探讨！
感谢你的阅读，希望本文