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1.数据探索
常用图表：
查看目标变量的分布。当分布不平衡时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。
对 Numerical Variable，可以用 Box Plot 来直观地查看它的分布。
对于坐标类数据，可以用 Scatter Plot 来查看它们的分布趋势和是否有离群点的存在。
对于分类问题，将数据根据 Label 的不同着不同的颜色绘制出来，这对 Feature 的构造很有帮助。
绘制变量之间两两的分布和相关度图表。
2.特征选择
Feature Selection 最实用的方法也就是看 Random Forest 训练完以后得到的 Feature Importance 了。其他有一些更复杂的算法在理论上更加 Robust，但是缺乏实用高效的实现，比如这个。从原理上来讲，增加 Random Forest 中树的数量可以在一定程度上加强其对于 Noisy Data 的 Robustness。
3.特征编码
这里用一个例子来说明在一些情况下 Raw Feature 可能需要经过一些转换才能起到比较好的效果。假设有一个 Categorical Variable 一共有几万个取值可能，那么创建 Dummy Variables 的方法就不可行了。这时一个比较好的方法是根据 Feature Importance 或是这些取值本身在数据中的出现频率，为最重要（比如说前 95% 的 Importance）那些取值（有很大可能只有几个或是十几个）创建 Dummy Variables，而所有其他取值都归到一个“其他”类里面。
4.模型选择
Kaggle 上最常用的模型基本都是基于树的模型：
Gradient Boosting
Random Forest
Extra Randomized Trees
以下模型往往在性能上稍逊一筹，但是很适合作为 Ensemble 的 Base Model：
SVM
Linear Regression
Logistic Regression
Neural Networks
5.交叉验证
Cross Validation 是非常重要的一个环节。它让你知道你的 Model 有没有 Overfit，是不是真的能够 Generalize 到测试集上。在很多比赛中 Public LB 都会因为这样那样的原因而不可靠。当你改进了 Feature 或是 Model 得到了一个更高的 CV 结果，提交之后得到的 LB 结果却变差了，一般认为这时应该相信 CV 的结果。当然，最理想的情况是多种不同的 CV 方法得到的结果和 LB 同时提高，但这样的比赛并不是太多。在数据的分布比较随机均衡的情况下，5-Fold CV 一般就足够了。如果不放心，可以提到 10-Fold。但是 Fold 越多训练也就会越慢，需要根据实际情况进行取舍。很多时候简单的 CV 得到的分数会不大靠谱，Kaggle 上也有很多关于如何做 CV 的讨论。比如这个。但总的来说，靠谱的 CV 方法是 Case By Case 的，需要在实际比赛中进行尝试和学习，这里就不再（也不能）叙述了。
6.模型融合
Ensemble Learning 是指将多个不同的 Base Model 组合成一个 Ensemble Model 的方法。它可以同时降低最终模型的 Bias 和 Variance（证明可以参考这篇论文，我最近在研究类似的理论，可能之后会写新文章详述)，从而在提高分数的同时又降低 Overfitting 的风险。常见的 Ensemble 方法有这么几种：
Bagging：使用训练数据的不同随机子集来训练每个 Base Model，最后进行每个 Base Model 权重相同的 Vote。也即 Random Forest 的原理。
Boosting：迭代地训练 Base Model，每次根据上一个迭代中预测错误的情况修改训练样本的权重。也即 Gradient Boosting 的原理。比 Bagging 效果好，但更容易 Overfit。
Blending：用不相交的数据训练不同的 Base Model，将它们的输出取（加权）平均。实现简单，但对训练数据利用少了。
Stacking：接下来会详细介绍。
从理论上讲，Ensemble 要成功，有两个要素：
Base Model 之间的相关性要尽可能的小。这就是为什么非 Tree-based Model 往往表现不是最好但还是要将它们包括在 Ensemble 里面的原因。Ensemble 的 Diversity 越大，最终 Model 的 Bias 就越低。Base Model 之间的性能表现不能差距太大。这其实是一个 Trade-off，在实际中很有可能表现相近的 Model 只有寥寥几个而且它们之间相关性还不低。但是实践告诉我们即使在这种情况下 Ensemble 还是能大幅提高成绩。
Stacking模型：
相比 Blending，Stacking 能更好地利用训练数据。以 5-Fold Stacking 为例，它的基本原理如图所示：
整个过程很像 Cross Validation。首先将训练数据分为 5 份，接下来一共 5 个迭代，每次迭代时，将 4 份数据作为 Training Set 对每个 Base Model 进行训练，然后在剩下一份 Hold-out Set 上进行预测。同时也要将其在测试数据上的预测保存下来。这样，每个 Base Model 在每次迭代时会对训练数据的其中 1 份做出预测，对测试数据的全部做出预测。5 个迭代都完成以后我们就获得了一个 #训练数据行数 x #Base Model 数量 的矩阵，这个矩阵接下来就作为第二层的 Model 的训练数据。当第二层的 Model 训练完以后，将之前保存的 Base Model 对测试数据的预测（因为每个 Base Model 被训练了 5 次，对测试数据的全体做了 5 次预测，所以对这 5 次求一个平均值，从而得到一个形状与第二层训练数据相同的矩阵）拿出来让它进行预测，就得到最后的输出。
获奖选手往往会使用比这复杂得多的 Ensemble，会出现三层、四层甚至五层，不同的层数之间有各种交互，还有将经过不同的 Preprocessing 和不同的 Feature Engineering 的数据用 Ensemble 组合起来的做法。但对于新手来说，稳稳当当地实现一个正确的 5-Fold Stacking 已经足够了。
