data_mining_competition

我的数据挖掘比赛打怪之路。

0.介绍

0.1常见比赛

• 天池
• kaggle
• KDD Cup
• CCF
• DataCastle（中国版的Kaggle）
• DataFountain
• 全国高校云计算应用创新大赛
• 泰迪杯数据挖掘挑战赛
• 京东JData算法大赛
• 腾讯社交广告高校算法大赛
• 滴滴-Udacity“无人驾驶”大挑战

1.Challenger_AI——虚拟股票趋势预测

• 排名：44/90
• 问题描述：二分类问题，找错误股票数据
• 模型：xgboost
• 调参：在经验值的基础上用网格法、交叉验证调整参数。

2.Kaggle——泰坦尼克

3.IJCAI18搜索广告转化预测

• 排名：67/5204
• 问题描述：二分类问题，给定前7.5天（7天正常、0.5天购物节）数据，预测剩余0.5天的点击-购买转化率
• 模型&融合：用所有特征采用Lightgbm和Xgboost训练。所有数据One-hot编码后转成libsvm格式，尝试FFM。网格法调参。正负样本采样，模型间加法融合、voting融合、stacking融合、bagging融合及变种堆融合。
• 特征：构建User、Item、Context、Shop四大基本特征群以及等交叉特征群，分别统计计数特征（不同时间粒度）、点击率特征（贝叶斯平滑）、排序特征、Flag特征、规则特征、用户IDF特征等，计算各行为衰减函数带入特征中，同时加入GBDT特征。
• 划分：构建训练集为7日上午0-10点数据、验证集为7日上午11-12点数据，其余数据用于生成统计特征。