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视频链接：从0-1的数据竞赛经验分享

0 所需能力

0.1 工具

• 语言：Python
• 库：Pandas, Numpy, Sklearn, Scipy, Seaborn, Keras, Xgboost, Lightgbm

0.2 参考书籍

• 李航《统计学习方法》
• 周老师《机器学习》

1 建模工作框架

2 数据预处理

删除噪音，获得更加干净的数据

2.1缺失值处理

1. 缺失严重（达到90%）：直接删除特征列
2. 单条记录缺失严重（达到90%）：直接删除记录
3. 缺失不严重（低于90%）：填充均值、中位数、单独生成一列0-1，或根据相关性高的特征进行还原

2.2 奇异值处理

1. 转化为非奇异值
2. 无法修整，直接删除
3. 区分标签与特征的处理

2.3 特殊的预处理

1. 流量的归一化
2. 图像的标准化

3 特征工程

3.1 人工特征：人为构建，基于个人水平和经验

1. 覆盖面越多越好
2. 覆盖角度越多越好（宏观到微观）
3. 与预测目标相关的所有信息全部加入

3.2 机器特征：模型的生成，模型的理解

1. PCA，FLD特征
2. GBDT输出的路径特征
3. 神经网络特征（AutoEncoder等）

3.3 自动化特征轮：AutoML（流行），可根据经验自行设计

4 模型

逼近上界

4.1 最为流行的模型

4.1.1 单模型

1. 结构化数据类：XGBoost，LightGBM等
2. 推荐类：FFM等
3. 图像+文本类：各种神经网络

4.1.2 模型融合

1. 均值集成，加权集成，Rank集成
2. Stacking：简单的5折Stacking，StackNet等

4.2 如何让模型更好的消化数据？

目前80%~90%的比赛冠军方案都是基于LGB，XGB，RF，GBDT模型

4.2.1 反作用数据预处理

1. 数据过少不具有代表性的：删除
2. 方差较小不具有代表性的：删除

4.2.2 反作用特征工程

1. 一阶、二阶、三阶+固定属性特征
2. 不同的比赛略有不同

5 数据分析

一般质的飞跃都在这个阶段

1. 数据标签分析：好的label构建，成功了一半

2. 数据特征分析：

   a) 设计更好的特征
   b) 设计强特

3. 结果分析

   a) 根据预测结果设计Tricks
   b) 李勇预测结果设计更为高级的算法，例如：基于RF概率的KNN修正