【机器学习实战】kaggle playground最新竞赛，预测贴纸数量-python源码+解析

本数据集主要用于预测贴纸数量的回归任务，包含约20万条训练数据，数据质量较高，适用于进行特征工程的练习和模型调优。数据集中的特征主要包括分类变量和时间变量，这为我们进行特征工程提供了丰富的素材。分类变量和时间变量的处理对提升模型性能至关重要。 对于分类变量，我们可以采用多种方法进行特征编码，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）或目标编码（Target Encoding）。独热编码适用于没有顺序关系的分类变量，标签编码则适用于类别之间存在某种顺序关系的变量，而目标编码通常用于高基数的类别特征，可以通过对类别进行均值替换来减少维度的同时保留信息。 在时间变量方面，特征工程的重点是从时间中提取出有助于模型预测的周期性信息。例如，可以从日期中提取出年、月、日、星期几、季度等信息，甚至可以将这些特征通过正弦和余弦函数转换，以捕捉时间上的周期性变化。此外，还可以进一步提取“是否为工作日”或“是否为假期”等特征，帮助模型更好地理解周期性和季节性模式。 进行时间和分类变量的特征工程时，注意避免信息泄露，特别是时间序列中的未来信息对训练数据的影响