金鸡湖竞赛杂记2-实操

**金鸡湖竞赛杂记2 - 实操**

作为一名机器学习爱好者，我有幸参加了金鸡湖竞赛，这次比赛的主题是"实践"。在这篇文章中，我将分享我的比赛经历和一些实用的代码示例。

**比赛背景**

金鸡湖竞赛是一场由微软主办的机器学习比赛，旨在鼓励开发者使用微软的机器学习工具来解决实际问题。在这次比赛中，我们需要完成一个任务，即预测一组数据中的目标变量。

**我的团队**

我是这个团队的核心成员，我负责设计和实现模型。我们的团队成员包括：

* **张三**:负责数据准备和特征工程。
* **李四**:负责模型选择和训练。
* **王五**:负责结果分析和报告。

**任务描述**

任务描述如下：

* **目标变量**:预测一组数据中的目标变量（房价）。
* **输入变量**:房屋的面积、房间数、楼层等。
* **数据集**:包含1000 个样本，每个样本有10 个特征。

**我的解决方案**

为了解决这个问题，我设计了一个基于深度学习的模型。具体来说，我使用了以下技术：

* **数据准备**:使用 pandas 和 NumPy 库来处理和清洗数据。
* **特征工程**:使用 scikit-learn 库来进行特征选择和转换。
* **模型训练**:使用 Keras 库来训练一个神经网络模型。

**代码示例**

以下是我的代码示例：

# 导入必要的库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 加载数据集data = pd.read_csv('house_data.csv')

# 数据准备X = data.drop(['price'], axis=1)
y = data['price']

# 特征工程from sklearn.feature_selection import SelectFromModelsfm = SelectFromModel(RandomForestRegressor())
X_selected = sfm.fit_transform(X, y)

# 模型训练model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_selected, y, epochs=100, batch_size=128)

# 模型评估mse = model.evaluate(X_selected, y)
print(f'MSE: {mse:.2f}')