Kaggle知識點：比賽類型介紹

在Kaggle平臺上，經常有好多個比賽可供選擇。如下圖所示，為正在進行比賽的截圖。那么對于入門同學（從沒參加過一次Kaggle比賽）如何選擇一場適合的比賽呢？

本文將對Kaggle平臺上的比賽按照類型進行劃分，并對每種類型的比賽進行介紹?？傆幸粋€比賽適合你，文末還給出了快速上手Kaggle比賽的指南。

比賽類型

在Kaggle平臺上比賽按照維度劃分為：

按照比賽的形式：比賽可以劃分為Getting Started、PlayGround、Research和Featured四類。其中Getting Started是難度最低的比賽，非常適合入門學習，比如TItanic和House Prices。

PlayGround類型的比賽難度稍微高一點，但難度也不會太高，適合針對特定問題進行深度學習。比如Dogs vs. Cats就是典型的圖像分類的學習賽。

Research比賽是學術類型的比賽，Featured是商業公司的比賽。這兩類比賽在賽題背景和難度上都更難，適合深入學習。需要注意的是，在Kaggle中只有Research和Featured類型的比賽會累計積分和獎牌。

按照比賽階段：比賽可以劃分為One-Stage、Two-Stage和Kernel賽，或者分為非Kernel賽和Kernle賽。非Kernel賽通過選手提交預測結果文件進行打分，Kernel賽需要選手通過Notebook進行預測打分。

需要注意的是，Kernel賽的Notebook提交是有運行時間和聯網要求限制的。所以Kernel賽的復雜度會更高一些。在選擇一個賽題時，可以根據自身的基礎來選擇，也可以根據賽題的要求進行選擇。

比賽頁面

在Kaggle平臺上，舉辦方將每一個比賽都劃分為如下的頁面。在Notebooks頁面中會有參賽選手公開的Notebook，也可以自己新建一個運行。

學習路線

對于入門學習Kaggle的同學來說，在選擇好一場比賽之后，如何開始學習呢？這個要跟自身的知識背景出發。

如果你對賽題數據/任務比較熟悉，那么直接可以下載數據集開始建模；反之可以查看賽題的Notebook頁面和Discussion頁面找到其他選手分享的資源。然后就可以按照如下流程開始：理解賽題內容、賽題數據、特種工程、構建模型和模型集成，不斷迭代提高模型精度。

以Kaggle上的Real or Not? NLP with Disaster Tweets為例，這個比賽是一個對推特上推文進行分類的比賽，具體來說是NLP領域中的文本分類比賽。如果你對文本分類有一點了解，那么就可以直接上手做了。

按照文本分類的思路，可以按照如下思路迭代模型：

好的，本文就到這里。希望大家能找到適合自己的比賽，并參與其中學有所成。

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