生活大实惠：O2O优惠券使用预测

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wepon第一名代码

workflow

数据探索 EDA

• 熟悉数据的分布、特点等等，为数据预处理和特征工程做基础。

数据预处理

• 不属于同一量纲
• 信息冗余
• 定性特征不能直接使用
• 将定性特征转换为定量特征
• 存在缺失值
• 信息利用率低

特征工程: 主要是来自wepe的特征
特征主要分为这几类：

• 用户线下相关的特征
• 用户线上相关的特征
• 商家相关的特征
• 用户-商家交互特征
• 优惠券相关的特征
• 其它特征

这里对于特征的选择，我大量参考了别人的代码和第一届比赛后的开源代码。首先搜集到尽可能足够多的特征，然后再去判断特征是否有用，考虑是否删除还是其他操作。

• 特征选择时候可以考虑使用过拟合训练的方法，使用100%数据集训练，使用100%数据集测试，观察auc

1. 当auc距离1越远的时候，说明你的特征不足够多，再去探索寻找更多的特征，直到这里的auc接近1
2. 然后，过拟合训练完成后，输出特征重要性。删除一些特征重要性低的特征，不断过拟合训练，保持auc基本不变。
3. 最后你得到的是尽可能少的特征数量，但又能足够表示这批数据的特性。

模型选择： 尝试尽可能多的回归和分类模型

• wepe当时只使用了三个模型，这里你可以尝试更多的模型，比他做的更好。
• 尝试所有分类回归的模型，只要这些模型的表现还可以，就尽可能的单模型调到最优。
  （使用CV本地验证即可，一般来说本地CV和线上LB是基本一致的）
• 我当时只是使用了8个模型，然后直接blending，加权融合（我首先单个模型依次提交，给auc高的模型打高的权重，但这其实是很容易过拟合的）
• 训练多个基模型完成后，使用stacking或者bagging进行模型融合

建议 or 上分指南

• 特征一定要保证合适
• 训练足够多的基模型，使用stacking
  第一层使用基模型训练出多个预测的auc
  第二层使用逻辑回归（或者其他模型）来拟合第一层的输出作为这一层的输入，然后输出最终的auc

tips：集成学习
常见的 Ensemble 方法：
Bagging
Boosting
Blending
Stacking
从理论上讲，Ensemble 要成功，有两个要素：
Base Model 之间的相关性要尽可能的小
Base Model 之间的性能表现不能差距太大