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天池：津南数字制造算法挑战赛——赛场一：原料企业工艺优化 初赛17/2682（前1%） 复赛31名 Drop队代码

天池比赛：津南数字制造算法挑战赛【赛场一】

Drop 队[初赛17/2682（前1%），复赛31名] 比赛代码

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• 我的 github 和 博客：

github：https://github.com/BluesChang

博客：https://blueschang.github.io

• 队友 taoyafan 的 github 和 博客：

github: https://github.com/taoyafan

博客: https://me.csdn.net/taoyafan

环境要求

• 系统

ubuntu 16.04

• python 版本

python 3.5 或以上

• 需要的库

numpy, pandas, lightgbm, xgboost, sklearn

文件说明

包括初赛和复赛，初赛中包括本地最终程序（.ipynb）、提交的程序（.py）和 历史程序。

建议看本地最终程序，里面标题、注释和输出都比较全，方便阅读。

提交的程序为本地程序转成.py格式，然后稍加改善（main函数、结构、路径、输入约束等），介绍可以看里面的readme。

历史程序里面都是记录了我学习的历程。

程序说明

• 程序思路:

读取数 -> 手动处理训练集明显异常数据 -> 数据清洗 -> 特征工程 -> 训练

数据清洗:

删除缺失率过高的数据 -> 处理字符时间(段) -> 计算时间差 -> 处理异常值 -> 删除单一类别占比过大的特征

特征工程:

构建新特征 -> 利用特征之间的相关性预测 nan 值 -> 后向特征选择

训练:

使用 lgb 和 xgb 自动选择最优参数, 然后融合

• 数据通路:

数据读取得到 train, test ----> 合并得到 full ---> 经过 pipe line 得到 pipe_data ---> 训练集测试集分割得到 X_train 和 X_test ---> 训练得到结果 oof 和 predictions

运行说明

在复赛的一级目录下还需要 data 和 result 文件夹，分别放训练、测试数据和最终生成结果，最终生成的结果文件名为：测试名_模型名_结果_特征数量_时间.csv（提交的程序按照官方要求命名）

复赛程序说明

复赛内容包括收率预测和最优参数生成。

• 收率预测：

  与初赛类似，但有所改动，改动如下：

  （1）最终异常数据并没有用其他特征来预测，只是简单的改变为缺失值，最后发现效果甚至好于用其他特征预测。

  （2）未使用 id 特征。

  （3）经过多次特征选择最终决定用 9 个特征，因此略去了特征选择的过程。

• 最优参数生成：

  测试了两种方法，并最终采用粒子群算法：

  （1）梯度下降：通过数值方法计算每个特征的梯度，然后按照梯度下降的方法更新参数，但是最终发现梯度下降对于树模型基本没用，猜测因为特征略微改变后不影响分裂后的结果，因此大部分时候梯度为 0。

  （2）粒子群算法：每个粒子代表一组参数，优化目标为最优参数，寻找最优的粒子。并测试了不同的参数，确保找到最优的参数。

复赛.ipynb 为本地程序，包括包括收率预测和最优参数生成。

文件夹“津南数字制造算法挑战赛+17+Drop”为最终提交的复赛程序，不包括最优参数生成，只包括收率预测。