基于LightGBM的分类与回归预测电信手机用户年龄和性别

介绍：

数据由训练集、测试集、事件数据组成。总设备id超过2w，包含设备信息、APP信息和事件信息，其中device_id为用户的唯一标识符，gender为用户性别，age为用户年龄。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取2w条设备id为训练集，3千多个设备id作为测试集，同时会对部分字段信息进行脱敏。
评测标准：性别预测使用准确率指标，年龄预测使用1/(MAE+1)，最高分为2
Baseline概述：本baseline构建用户app和tag的w2v emb特征，传入LightGBM进行五折交叉验证

配库：

!pip install numpy==1.19.5 pandas==1.2.4 lightgbm==3.2.1 gensim==4.0.1 seaborn==0.11.1 -i  https://pypi.doubanio.com/simple/

数据：

https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87353051

主要代码： 

import os

import sys
print("python version: {}". format(sys.version))

import numpy as np
print("numpy version: {}". format(np.__