6 мин чтения
21 окт. 2015 г.
Recruit Ponpare — ведущий японский сайт совместных купонов, предлагающий огромные скидки на всё: от горячей йоги и изысканных суши до летних концертов. В рамках соревнования Recruit Coupon Purchase Prediction сообществу было предложено спрогнозировать, какие купоны приобретет клиент за определенный период времени, используя данные о прошлых покупках и истории просмотров.
Халла Янг занял 2-е место, опередив 1191 другого специалиста по анализу данных. Его опыт работы с временными рядами помог ему эффективно использовать методы обучения без учителя в сочетании с градиентным бустингом. В этом блоге Халла рассказывает о своем подходе и делится ключевыми визуализациями, которые помогли ему лучше понять набор данных и работать с ним.
Основы
Каков был ваш опыт до участия в этом соревновании?
Я почти десять лет проработал в финансовой сфере в качестве количественного исследователя и портфельного менеджера. Я также участвовал в нескольких конкурсах Kaggle, заняв первое место в соревновании Pfizer Volume Prediction Masters, шестое в Merck Molecular Activity Challenge и девятое в Diabetic Retinopathy Detection.