2025 GPT-4o 零门槛复现 Kaggle Top 3%：全流程笔记 + 代码下载

1. 为什么是 2025？

• 算力白菜价：Google Colab T4 GPU 免费 24h×7，足够跑 10 万行数据
• 大模型零门槛：GPT-4o 可直接帮你写 EDA 图、调参脚本、解释 SHAP

• 工具链成熟：一行 pip install 搭好环境：

  • LightGBM
  • Optuna
  • PyCaret

2. 30 天零门槛路线图

3. 5 分钟搭好环境

1. 打开浏览器 → 搜索「Google Colab」→ 新建笔记本
2. 在首个单元格运行：

!pip install -q lightgbm optuna pycaret shap
import kaggle, pandas as pd, numpy as np

3. 搜索「Kaggle API」→ 按官方指引生成 token → 上传到 Colab /root/.kaggle/

4. 数据 & 特征工程 GPT-4o 化

4.1 一键 EDA

把 //auto_eda train.csv 发给 GPT-4o，它会返回：

• 缺失值热力图代码
• 目标分布偏度修正建议
• 交叉特征 Top 10

4.2 PyCaret 零代码特征工程

from pycaret.regression import *
clf = setup(data, target='SalePrice', silent=True)
best = compare_models(include=['lightgbm'])

5. 20 行脚本跑通 LightGBM + Optuna

import optuna, lightgbm as lgb
def objective(t):
    p = {'objective':'regression','metric':'rmse',
         'max_depth': t.suggest_int(3,10),
         'learning_rate': t.suggest_float(0.01,0.3)}
    cv = lgb.cv(p, train_data, 100)
    return min(cv['rmse-mean'])
study = optuna.create_study(direction='minimize')
study.optimize(objective, n_trials=30)

30 次试验后，RMSE 通常下降 5–8 %。

6. 集成 & 后处理

• 融合：加权平均 LightGBM 60 % + XGBoost 40 %
• 后处理：pred = np.expm1(pred) 避免负数
• 解释：SHAP 摘要图贴在 Discussion，评委好感 +20 %

7. 提交 & 复盘技巧

1. 本地 CV 与 Public LB 差距 < 0.005 再提交
2. 后处理：对数逆变换
3. 论坛关键词监控：搜索最新高分思路，手动补特征

8. 常见坑与自救清单

9. 结语：把银牌变金牌的 3 个习惯

1. 每天读 1 篇金牌方案，手写 50 字笔记
2. 每跑一次实验都写 README，下次复现 0 成本
3. 把 SHAP 图贴到 Discussion，用可视化换曝光

记住：Kaggle 拼的不是数学，而是工程 + 坚持。祝你 30 天后在排行榜看到自己的名字！