Entiendo tu posición, estaba en la misma posición hace un año.
Primero lo primero, es bueno que intentes muchas cosas, que te llevarán al camino correcto en alguna parte del tiempo.
Yo diría que necesita un nivel profesional en pocos estudios estadísticos, mientras que en pocos necesita un nivel cero en algunas técnicas.
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- No hay modelo de imp. Cada modelo funciona perfectamente para un tipo específico de datos (regresión lineal de datos lineales, redes neuronales de datos no estructurados, datos no lineales para árboles de decisión)
- Las competiciones de kaggle, no solo las competiciones, siguen los foros todos los días e intenta todas las observaciones / técnicas que sugieren los compañeros / maestros de kaggle
- Siga buscando los datos, haga un gran trazado de los datos e intente diferentes disputas de datos y pruebe el rendimiento de sus modelos para los nuevos datos.
- ejemplo si ha transformado una variable de datos en cuadrado y funcionó bien. luego haga una nota ya que, Square aumenta el rango de la variable de (1–10) a (1–100). El rango se incrementa de modo que será la varianza. La variación de esa variable aumentó el rendimiento del modelo. incrementado significa que la información (varianza) que está presente en la variable está ayudando al modelo a predecir, por lo que ahora puede incluso intentar un mayor grado para la variable.
- Aprenda todo en términos de las matemáticas detrás de esto (información, señal, ruido, etc.) esto hace que su vida sea fácil y ayuda en una analogía fácil
