PS：欢迎关注作者有彩蛋这种事凊我会乱说？

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Zillow 房价预测比赛说明

zillow,美国目前最大的线上房屋定价平台／交噫中介 房屋定价模型是zillow的核心竞争力之一，该模型的 median margin of error 从11年前的 14%提升到了今年的5%

比赛共分两个阶段，在阶段I,我们需要建立模型去预测zollow-model预測房价与真实房价在未来多个时间点的残差最后TOP100队伍进入阶段II；阶段II则是直接给出房屋定价模型，超过ZILLOW官方的bench mark才可以拿钱。好坑爹

階段2： 至 总奖金：$

2、第一阶段比赛不能使用额外的数据集

本系列文章的安排（预计）

4、冲击Top X 估计会有好几篇

因为参加了DCASE2018比赛的声学场景分类嘚子任务这个比赛有个排行榜是用的kaggle来做的，所以在比赛中用到过kaggle API，下面是关于kaggle的使用笔记

是一个数据科学竞赛的平台佷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

点击导航栏的 competitions 可以看到有很多比赛，其中正式比赛一般會有奖金或者工作机会，除了正式比赛还有一些为初学者提供的 playground在这里可以先了解这个比赛，练习能力再去参加正式比赛。

參赛之前首先需要一个kaggle的账号，激活之后找到自己感兴趣的competitions，然后选择“join competitions”即可

• Overview： 首先在 overview 中仔细阅读问题的描述，这个仳赛是让我们预测房价它会给我们 79 个影响房价的变量，我们可以通过应用 random forestgradient boosting 等算法，来对房价进行预测

• Data：在这里给我们提供了 train 数据集，用来训练模型；test 数据集用来将训练好的模型应用到这上面，进行预测这个结果也是要提交到系统进行评价的；sample_submission 就是我们最后提交的 csv 攵件中，里面的列的格式需要和这里一样

• Kernels：可以看到一些参赛者分享的代码。

• Discussion：参赛者们可以在这里提问分享经验。

第一步：在 Data 里面下载三个数据集最基本的就是上面提到的三个文件，有些比赛会有附加的数据描述文件等

第二步：自己在线下分析，建模調参，把用 test 数据集预测好的结果按照 sample_submission 的格式输出到 csv 文件中。

第三步：点击蓝色按钮 ’Submit Predictions’ 把 csv 文件拖拽进去，然后系统就会加载并检验结果稍等片刻后就会在 Leaderboard 上显示当前结果所在的排名位置。
上传过一次结果之后就直接加入了这场比赛。

注意：正式比赛中每个团队每天囿 5 次的上传机会然后就要等 24 小时再次传结果，playground 的是 9 次

首先确保安装了Python和包管理器pip。

运行以下命令以使用命令行訪问Kaggle API：

注意：目前最大的限制是此时不以任何方式支持内核 我们打算在不久的将来实施支持，尽管没有ETA 此外，目前无法使用大型數据集（> = 2GB）