Kaggle预测竞赛：被忽视的学习机会
机器学习
2020-09-17 v1 机器学习
应用统计
摘要
竞赛在预测领域发挥着宝贵作用，近期的M4竞赛即为明证。该竞赛受到学术界与实务界关注，并引发关于其数据对商业预测代表性的讨论。然而，Kaggle平台上若干以真实商业预测任务为特色的竞赛在很大程度上被学术界忽视。我们认为这些竞赛带来的经验对预测学界颇有价值，并对六场Kaggle竞赛的结果进行综述。我们发现，多数Kaggle数据集比M系列竞赛具有更高的间歇性与熵，且全局集成模型往往优于局部单一模型。此外，我们发现梯度提升决策树表现强劲，神经网络在预测中的成功日益增加，以及多种将机器学习模型适配于预测任务的技术。
引用
@article{arxiv.2009.07701,
title = {Kaggle forecasting competitions: An overlooked learning opportunity},
author = {Casper Solheim Bojer and Jens Peder Meldgaard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07701},
year = {2020}
}