編者按：Kaggle是全球最大數據建模和數據分析競賽平臺，也是檢驗個人水平的最佳舞臺。現如今，隨著社會對機器學習人才的需求提高，在Kaggle上刷到過前5%、10%也成了應聘的一個硬指標。考慮到Kaggle的權威性和受歡迎度，這么多年來，這個平臺的數據應該能體現整個數據科學領域的發展軌跡。

多年來，數據科學領域的許多趨勢已經發生了改變。Kaggle，作為全球最大、最受歡迎的數據科學社區，記錄著這些變化的演進狀態。本文將使用Kaggle Meta Data逐一分析，看看這些年來，我們的數據科學究竟發生了什么變化？

1. 線性回歸 vs logistic回歸

線性回歸與邏輯回歸是機器學習中比較基礎又很常用的內容，其中前者可以進行連續值預測，后者能被用于解決分類問題。所以我們先從它們開始，根據Kaggle論壇的帖子數對比這兩種算法的熱度趨勢。

藍：線性回歸；橙：logistic回歸

如上圖所示，橙線大多數時間都在藍線之上，用戶這些年來似乎一直都更喜歡聊logistic回歸。而宏觀來看，兩種算法的變化趨勢幾乎吻合，峰值重合度較高，雖然起伏明顯，但這8年來，它們總體是呈上升趨勢的。

那么logistic回歸受歡迎的原因是什么？一個跡象表明，Kaggle上的分類問題遠多于回歸問題，其中一個代表是這些年來最受歡迎的泰坦尼克號生存預測競賽。這是Kaggle上歷史最“悠久”的競賽之一，用戶的討論自然也很激烈。而最受歡迎的回歸問題則是房價預測，但人們通常會在完成泰坦尼克號之后再考慮這個問題。

在2017年10月和2018年3月，Kaggle論壇上關于logistic回歸的討論量大幅增加。對此，一個可能的解釋是平臺上出現的新競賽——惡意評論分類。當時一些團隊分享了不少和分類模型相關的高質量經驗，其中就包括logistic回歸。

2. XgBoost的霸主地位

藍：決策樹；橙：隨機森林；綠：XgBoost；紅：LightGBM；紫：CatBoost

在2014年以前，線性模型、決策樹和隨機森林的討論量雖然不多，但它們占據絕對話語權。2014年，時為華盛頓大學博士的陳天奇開源XgBoost算法，受到大眾追捧，之后它也迅速成了Kaggle競賽中的常客。時至今日，XgBoost在競賽中的使用率還是很高，性能也很好，不少奪冠方案中都有它的身影。

但是，根據曲線我們可以注意到，自從2016年LightGBM被提出后，XgBoost的討論量出現了一定程度的下降，而LightGBM卻一路水漲船高。可以預見，在學界開源更好的模型前，這個算法將在未來幾年占據主導地位。現在LightGBM也已經出現在不少競賽中，比如Porto Seguro的安全駕駛預測，它的優點是比XgBoost實現速度更快、更簡單。

除了這些算法，圖中“最年輕”的CatBoost也有走紅的趨勢。

3. 神經網絡和深度學習的趨勢

藍：神經網絡；橙：深度學習

幾十年來，神經網絡在學界和工業界一直不溫不火，但如上圖所示，隨著大型數據集的出現和計算機算力的大幅提升，近幾年這種趨勢已經發生了變化。

從2014年起，我們相繼迎來了theano、tensorflow、keras，與此同時，一個名為深度學習的時代也漸漸出現在世人視野里。在Kaggle上，用戶發表的有關深度學習的帖子數不斷上升，并最終超過神經網絡。此外，諸如亞馬遜、谷歌等的云服務提供商也正擁抱新技術，以更加積極的姿態展示在云上訓練深層神經網絡的能力。

深度學習模型是Kaggle競賽中的新星，目前它已經在圖像分類、文本分類競賽中嶄露頭角，比如Data Science Bowl、Quora重復問題分類等。而伴隨RNN、CNN的不斷改進，深度學習的流行趨勢似乎已經勢不可擋。此外，一些嘗試已經證實，遷移學習和預訓練模型在競賽中能夠表現出色。

這種技術讓人們看到了可能性。為了讓用戶從實踐中學到更多知識，Kaggle可以推出更多和圖像分類建模相關的比賽，但以當前的情況看，現在限制用戶大規模使用深度學習的是它的算力要求。但這種問題是可以被解決的。Kaggle已經添加GPU支持，未來，相信嘗試深度學習的用戶會越來越多。

4. Kaggle上流行的ML工具

藍：Scikit；橙：Tensorflow；綠：Keras；紅：Pytorch

在2015年以前，如果一個數據科學家想構建機器學習模型，Scikit Learn是他唯一可以選擇的庫；2015年后，這種局面發生了改變，作為ML生態的一部分，谷歌開源軟件庫Tensorflow，并讓它迅速在全球范圍內普及。

但是Tensorflow也存在缺點，就是它比較難學，因此雖然用戶非常多，但在Kaggle這個競賽平臺上，大多數用戶還是傾向于選擇更靈活、更簡單的Keras。畢竟究其本質，Keras可以被看作是Tensorflow封裝后的一個API。

5. XgBoost vs Keras

藍：XgBoost；橙：Keras

既然Keras是深度學習框架，我們可以把它看做深層神經網絡的間接代表。

XgBoost與深度學習孰優孰劣？這是去年Quora上吵翻天的一個問題。而從Kaggle的數據看，前者一直處于領先地位，而后者也在奮力追趕。相比復雜、層多的神經網絡，XgBoost的優點是更快，對硬件要求更低，因此也更受普通用戶歡迎。

但這個結果并不代表優劣，拿陳天奇博士自己的話說，就是：

不同的機器學習模型適用于不同類型的任務。深層神經網絡通過對時空位置建模，能夠很好地捕獲圖像、語音、文本等高維數據。而基于樹模型的XGBoost則能很好地處理表格數據，同時還擁有一些深層神經網絡所沒有的特性（如：模型的可解釋性、輸入數據的不變性、更易于調參等）。

6. 可視化工具比拼

藍：Matplotlib；橙：Seaborn；綠：Plotly

從2017年起，Plotly就像開了掛一樣一路走紅，現在已經成為Kaggle用戶最常用的可視化工具。排名第二的是Seaborn，它實際上是在Matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，生成的圖更好看，而作為補充，Matplotlib的圖更有特色。

7. 數據科學過程步驟比拼

藍：Exploration；橙：特征工程；綠：調參；紅：集成

在上圖中，最受Kaggle用戶關注的是模型的集成。參加競賽時，雖然最后提交的是一個模型，但參賽者會先訓練若干個弱模型，最后再用集成方法進行整合堆疊。這種做法在回歸和分類任務中非常常見。

至于同樣倍受矚目Exploration，近期，無數數據科學家已經一遍遍強調了探索性數據分析（EDA）的重要性，而他們的呼吁起到了效果。如果我們沒法確保數據的可靠性，最后的模型很可能會出問題。

但對于這個結果，有些人可能會感到意外。因為如果想在競賽中取得好名次，調參和模型微調肯定必不可少，但這兩個時間、精力消耗的“大戶”的排名卻不高。所以我們應該牢記，雖然集成是建模過程的最后一步，但我們應該在特征工程和模型調整上投入相當長的時間。

最為人津津樂道的子平臺

藍：數據集；橙：Kernel；綠：競賽；紅：Learn

既然Kaggle是個數據科學競賽平臺，用戶們討論的內容自然是參加什么競賽，用了什么數據集，并分享看到的實用代碼。而根據上圖的曲線，自從2016年推出后，代碼Kernel的受歡迎度一路飆升，畢竟用戶們可以在上面看到其他參賽者自愿公開的模型代碼，這對于學習和交流來說是不可多得的優質資源。

此外，Kaggle還推出了課程子平臺Kaggle Learn，雖然目前在討論度上不及數據集、Kernel和競賽，但這些課程主要面向初學者。未來，隨著課程內容的豐富和新手人數的增加，這個板塊的流行指日可待。