阿里大数据比赛sesson2_RF&GBRT（上）
----------一点比赛心得，供不太熟悉Xlab RF和GBRT调用的同学参考，不喜勿喷，大神绕道，么么哒。。。。。----------
6月初的时候LR 做到4.9后一直上不去，看群里火热的讨论RF，转而使用RF，几经折腾上手后，在当时的那批对LR来说很好的特征处理下，结果F1只有3.5左右，心灰意冷。。。然后又看到火热讨论GBRT，再转gbrt，刚上手，效果和RF差不多，看到别的同学直接从LR转到RF和GBRT都效果好很多，那个急啊，然后又是考试周，就一直拖拉到6月下旬，终于下定决心重新做一遍，因为gbrt训练时间比较长，且RF和GBRT对特征的效果相当，RF预测时间相对较短一些，便重新做RF，慢慢的有效果了，停止了F1终于开始往上涨：4.9->5.16->5.66...最近开始再添加特征，相信还会有提升，下面把我们的RF和GBRT的训练和预测方法大概讲一下（主要以截图为主）
1、Xlab GBRT上手
1.1、训练特征表准备
训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为：user_id,brand_id,feature1,feature2...Label
见下图：
1.2 、建立特征稀疏表，为训练做准备
特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，截图如下：
进入普通表转稀疏矩阵界面后，在选择列里填上： user_id对应的列号（表默认从0列开始），brand_id对应的列号，以及想要使用的众多特征对应的列号（不需要填写标签对应的列号！！！）；然后在输出表里填上转换成的稀疏矩阵：gbrt_offline_section_one_24_1;如下图
1.3 、GBRT训练
利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24，进行GBRT训练，如下图所以
进入配置界面，勾选训练的标签，稀疏矩阵名处输入刚才转好的稀疏矩阵gbrt_offline_section_one_24_1，模型输出表处填写模型输出表名，参数配置处根据效果进行配置（最开始默认就可以的）。如下图所示：
配置好只好就可以进行训练了，等待训练好之后等到GBRT预测模型：gbrt_offline_section_one_25；
1.4、GBRT预测特征表准备
训练的特征表gbrt_offline_section_two_11格式与训练特征表格式一样，为：user_id, brand_id, feature1, feature2...Label 见下图：
1.5、建立预测稀疏矩阵表
特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，方法和原来一样，直接截图如下：
需要注意的是，选择列必须和训练时候一样！！！
1.6、GBRT预测
利用转好的预测稀疏矩阵表gbrt_offline_section_two_11_1进行预测，如下图所示
进入界面如下：model 处填写刚才训练好的GBRT模型表：gbrt_offline_section_one_25；输出表名处填写预测结果输出表 gbrt_offline_section_two_13，然后进行预测，如下图所示：
1.7、GBRT碎碎念
GBRT预测好之后，得到的结果为与原始预测表gbrt_offline_section_two_11一一对应的单列值y_var(搞不懂为什么不提供类似RF那样预测结果追加user_id,brand_id 列)，如下图：
所以，还得进行追加ID列，进行zxs_gbrt_offline_section_two_13_1和zxs_gbrt_offline_section_two_11_1两张表的合并，得到类似user_id,brand_id,y_val的表，取阈值进行推荐就可以了，下图为xlab里提供的脚本，追加ID列代码。
另外：附上脚本实现的代码，方便测试：
-----------__-----------PS---------__----------