竞赛4-阿里天池-智能制造质量预测

第一赛季 372 / 2529 , MSE: 0.05654

赛题介绍

赛题：https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100067.5678.1.47f128938Byxnw&raceId=231633
给出500条半导体产品的加工参数和最终一个指标Y，需要根据测试集的100条加工参数来预测出最终的指标Y的数值。评价标准是MSE均方误差。每个产品加工参数有8000+条，代表不同工序，这些工序分别在八个工作台上进行，可能存在数值漂移等问题。所有特征名称均已脱敏。这是一个典型的高维小样本回归问题。

特征工程

因为特征远远大于样本数，首先先想到把一定能去除的特征去掉后再看特征数。所以首先去除了：

1. 整列variance=0的特征
2. 整列NA>0.80的特征

这样删除后还剩3000+特征，还是过大，需要继续删除。
在探索过特征与Y的相关系数后发现，很多特征与Y的相关系数非常小，所以暂定删除 corr<0.2 的特征。
之后看还有没有特殊的特征需要删除或处理，发现有8个obj类型的特征，代表工作台，所以用one-hot对这些特征进行独热编码。
发现有几列特征的数值过大(>e13)，打印出来后发现是代表日期，暂定生产质量只与工作参数有关，所以把这些日期参数删除。
横向来看检查每行的缺失值比例，删除>0.95缺失的行。（最终发现所有行都不满足这个条件）
一共500行，ID.unique()只有499，说明有一个ID出现了两次，调出观察发现这两条样本的ID和Y值相同，但第二条的特征缺失很多，推测应该是进行了返修之类的操作，所以把ID重复的第二条样本删除。

这样操作后还剩200+条特征。

最后填补缺失值用的是中位数填补。一般方法是均值、中位数、和knn填补。由于都是同一种产品，工序和生产参数标准应该相同，就选择了中位数填补。（但是后来想了想应该用日期+工作台结合来填补。）

模型选择

因为高维小样本，很大的一个问题就是过拟合。首先想到了gbdt/xgb、SVR 和 LR模型。gbdt可以有效防止过拟合，而SVR、LR很适合高维的回归问题。

验证方法我用的是k-fold，将500条样本先留出100条作为模型评估验证集，剩下400条四折交叉验证来选参。在这个环节我也遇到了这个赛题的一个最大的难题，就是无法在线下找到一个合适的评估方法。我用的是和线上一样的MSE来评估，但是训练后的模型线下效果很好，线上效果差的比较多。导致在选参和选模型上有比较大的困难。（我相信这也是很多赛友遇到的问题，因为在AB榜切换时排名发生了很大的变化，在我看来是因为大家都没有找到合理的线下评估方法，过于依赖A榜的线上结果作为评估依据，导致模型是对A榜过拟合的）。

结合自己线下平分和A榜成绩，我最终选择了LR作为模型。SVR的效果并不好，我想可能是因为SVR对于支持向量的参数要去比较高，而原本样本的缺失值较多，无法很好的支持边界。

心得

这是我第一次做这么高维数和这么小样本的赛题。做完之后对于GBDT、XGB算法理解更深了些。但对于这样的数据怎么在线下构建评估函数仍是一个难题，等决赛结束后看过题解再来补充。

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第一名题解 @笨笨的粽子妞，北京中油瑞飞信息技术有限责任公司。
https://tianchi.aliyun.com/forum/new_articleDetail.html?spm=5176.8366600.0.0.23a9311foJQqYL&raceId=231633&postsId=4020

缺失值填充：填充值为同种工具非0值的平均值。

特征选取：

• 将计算单因子和双因子交互列并纳入备选特征；
• 需要对特征进行最初的筛选。目前的方法是计算各列与特征值Value的pearson相关性，选取相关性较高的进行保存。

模型选择：

• 初赛阶段，曾尝试过许多模型，包括SVR、Lasso、 GBDT、XGB，以及模型融合等，经过在初赛和复赛的多模型比较，利用数次提交结果进行模型比对，最终将Lasso、GBDT和XGBoost纳入到值得考虑的单模型中。
• 最终，我是使用XGBoost在最终版特征数据，调参后产出了TestB的预测结果。对TestB预测利用了train和TestA的全部单、双因子数据，没有降维。将单双因子数据、train和TestA拼接后，对合计5181维数据进行训练，选用参数如下：

params = {

    'reg_alpha': 0.001,

    'silent' : 1,

    'booster': 'gbtree',

    'objective': 'reg:linear',

    'eta': 0.01,

    'max_depth': 2,

    'subsample': 0.5,

    'min_child_weight': 1,

    'colsample_bytree': 0.3,

    'eval_metric': 'rmse',

    'gamma': 0,

}

   num_boost_round = 40000

在上述参数下，约30000次能够接近稳定。最终，利用训练完毕的模型对TestB进行预测，产出本次复赛最终提交的输出结果。

（所以第一名也没有构建线下评估模型