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2019/10/15 01:00 下午
機器學習共學討論版
吳海成
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ml100-3
ml100-3-d48
gaussian mixture
在 day 48 的 kaggle 比賽中，我看到一個 0.99 以上 accuracy 的 notebook
https://www.kaggle.com/chahat1/data-science-london-classification
他的致勝關鍵是用了 GaussianMixture 把 feature 轉換，然後才放進 estimator 去 fit 和 predict。
請問在什麼情況下會用 GaussianMixture 來做 feature engineering?
另外為什麼 GuassianMixture 在這例子中效果會這麼顯著？其他的 preprocessing 例如 PCA, StandardScaler 等基本上作用不大，但 GaussianMixture 一下子便把 accuracy 由 0.9 推上 0.99 了...