Kaggle CTO 力荐：从 Kaggle 历史数据看机器学习竞赛趋势

多年来，数据科学领域的许多趋势已经发生了改变。Kaggle，作为全球最大、最受欢迎的数据科学社区，记录着这些变化的演进状态。本文将使用 Kaggle Data 逐一分析，看看这些年来，我们的数据科学究竟发生了什么变化？

线性回归与逻辑回归

线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容，其中前者可以进行连续值预测，后者能被用于解决分类问题。所以我们先从它们开始，根据 Kaggle 论坛的帖子数对比这两种算法的热度趋势。

蓝：线性回归；橙：逻辑回归

如上图所示，橙线大多数时间都在蓝线之上，用户这些年来似乎一直都更喜欢聊 logistic 回归。而宏观来看，两种算法的变化趋势几乎吻合，峰值重合度较高，虽然起伏明显，但这 8 年来，它们总体是呈上升趋势的。

那么 logistic 回归受欢迎的原因是什么？一个迹象表明，Kaggle