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# SofaSofa数据竞赛标杆模型 4个小节，预计用时**60分钟**。 这个教程里包含两个竞赛的标杆模型。这些模型都是基于python的sklearn模块。 对于不熟悉sklearn的朋友们，这个教程将是一个非常基础的入门。 [**公共自行车使用量预测**](http://sofasofa.io/competition.php?id=1) [**交通事故理赔审核**](http://sofasofa.io/competition.php?id=2) [**机器读中文：根据名字判断性别**](http://sofasofa.io/competition.php?id=3) [**问答网站问题、回答数量预测**](http://sofasofa.io/competition.php?id=4) 原创者：SofaSofa TeamM &nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp; 编辑校对：SofaSofa TeamC &nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp; 谢绝转载，违者侵权。 ---- ### 1. 公共自行车使用量预测 [背景介绍以及数据下载](http://sofasofa.io/competition.php?id=1) [标杆模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=1) - [简单线性回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=1#LR) - [决策树回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=1#DT) - [xgboost回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=1#XGB) ### 2. 交通事故理赔审核 [背景介绍以及数据下载](http://sofasofa.io/competition.php?id=2) [标杆模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=2) - [LASSO逻辑回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=2#LR) - [随机森林模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=2#RF) ### 3. 机器读中文：根据名字判断性别 [背景介绍以及数据下载](http://sofasofa.io/competition.php?id=3) [标杆模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=3) - [高频单字划分法](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=3#TOP) - [朴素贝叶斯](http://sofasofa.io/tutorials/naive_bayes_classifier/) - [基于TF的GBDT模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=3#TF) ### 4. 问答网站问题、回答数量预测 [背景介绍以及数据下载](http://sofasofa.io/competition.php?id=4) [标杆模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=4) - [一元线性回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=4#LR) - [星期交叉项回归模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=4#DT) - [线性回归k近邻混合模型](http://sofasofa.io/benchmarks.php?id=4#TOP) <ul class="pager"> <li class="next"><a href="../../tutorials.php"><b><i class="fa fa-graduation-cap" aria-hidden="true"></i>&nbsp; 学完咯！</b></a></li> </ul>