阿里云天池大賽賽題解析：機(jī)器學(xué)習(xí)篇

賽題一 工業(yè)蒸汽量預(yù)測
1 賽題理解 2
1.1 賽題背景 2
1.2 賽題目標(biāo) 2
1.3 數(shù)據(jù)概覽 2
1.4 評估指標(biāo) 3
1.5 賽題模型 4
2 數(shù)據(jù)探索 6
2.1 理論知識 6
2.1.1 變量識別 6
2.1.2 變量分析 6
2.1.3 缺失值處理 10
2.1.4 異常值處理 11
2.1.5 變量轉(zhuǎn)換 14
2.1.6 新變量生成 15
2.2 賽題數(shù)據(jù)探索 16
2.2.1 導(dǎo)入工具包 16
2.2.2 讀取數(shù)據(jù) 16
2.2.3 查看數(shù)據(jù) 16
2.2.4 可視化數(shù)據(jù)分布 18
2.2.5 查看特征變量的相關(guān)性 26
3 特征工程 33
3.1 特征工程的重要性和處理 33
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征處理 33
3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 33
3.2.2 特征處理 34
3.3 特征降維 38
3.3.1 特征選擇 39
3.3.2 線性降維 44
3.4 賽題特征工程 45
3.4.1 異常值分析 45
3.4.2 最大值和最小值的
歸一化 46
3.4.3 查看數(shù)據(jù)分布 47
3.4.4 特征相關(guān)性 48
3.4.5 特征降維 48
3.4.6 多重共線性分析 49
3.4.7 PCA處理 50
4 模型訓(xùn)練 52
4.1 回歸及相關(guān)模型 52
4.1.1 回歸的概念 52
4.1.2 回歸模型訓(xùn)練和預(yù)測 52
4.1.3 線性回歸模型 52
4.1.4 K近鄰回歸模型 54
4.1.5 決策樹回歸模型 55
4.1.6 集成學(xué)習(xí)回歸模型 58
4.2 賽題模型訓(xùn)練 61
4.2.1 導(dǎo)入相關(guān)庫 61
4.2.2 切分?jǐn)?shù)據(jù) 62
4.2.3 多元線性回歸 62
4.2.4 K近鄰回歸 62
4.2.5 隨機(jī)森林回歸 63
4.2.6 LGB模型回歸 63
5 模型驗(yàn)證 64
5.1 模型評估的概念和方法 64
5.1.1 欠擬合與過擬合 64
5.1.2 模型的泛化與正則化 68
5.1.3 回歸模型的評估指標(biāo)和
調(diào)用方法 70
5.1.4 交叉驗(yàn)證 72
5.2 模型調(diào)參 75
5.2.1 調(diào)參 75
5.2.2 網(wǎng)格搜索 76
5.2.3 學(xué)習(xí)曲線 77
5.2.4 驗(yàn)證曲線 78
5.3 賽題模型驗(yàn)證和調(diào)參 78
5.3.1 模型過擬合與欠擬合 78
5.3.2 模型正則化 81
5.3.3 模型交叉驗(yàn)證 82
5.3.4 模型超參空間及調(diào)參 85
5.3.5 學(xué)習(xí)曲線和驗(yàn)證曲線 89
6 特征優(yōu)化 93
6.1 特征優(yōu)化的方法 93
6.1.1 合成特征 93
6.1.2 特征的簡單變換 93
6.1.3 用決策樹創(chuàng)造新特征 94
6.1.4 特征組合 94
6.2 賽題特征優(yōu)化 96
6.2.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 96
6.2.2 特征構(gòu)造方法 96
6.2.3 特征構(gòu)造函數(shù) 96
6.2.4 特征降維處理 96
6.2.5 模型訓(xùn)練和評估 97
7 模型融合 100
7.1 模型優(yōu)化 100
7.1.1 模型學(xué)習(xí)曲線 100
7.1.2 模型融合提升技術(shù) 100
7.1.3 預(yù)測結(jié)果融合策略 102
7.1.4 其他提升方法 105
7.2 賽題模型融合 106
7.2.1 導(dǎo)入工具包 106
7.2.2 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試
數(shù)據(jù) 106
7.2.3 模型評價(jià)函數(shù) 107
7.2.4 采用網(wǎng)格搜索訓(xùn)練
模型 107
7.2.5 單一模型預(yù)測效果 109
7.2.6 模型融合Boosting方法 115
7.2.7 多模型預(yù)測Bagging
方法 118
7.2.8 多模型融合Stacking
方法 119
7.2.9 模型驗(yàn)證 127
7.2.10 使用lr_reg和lgb_reg
進(jìn)行融合預(yù)測 127

賽題二 天貓用戶重復(fù)購買預(yù)測
1 賽題理解 130
1.1 賽題背景 130
1.2 數(shù)據(jù)介紹 131
1.3 評估指標(biāo) 133
1.4 賽題分析 134
2 數(shù)據(jù)探索 137
2.1 理論知識 137
2.1.1 缺失數(shù)據(jù)處理 137
2.1.2 不均衡樣本 138
2.1.3 常見的數(shù)據(jù)分布 141
2.2 賽題數(shù)據(jù)探索 144
2.2.1 導(dǎo)入工具包 145
2.2.2 讀取數(shù)據(jù) 145
2.2.3 數(shù)據(jù)集樣例查看 145
2.2.4 查看數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)
大小 146
2.2.5 查看缺失值 147
2.2.6 觀察數(shù)據(jù)分布 148
2.2.7 探查影響復(fù)購的各種
因素 150
3 特征工程 155
3.1 特征工程介紹 155
3.1.1 特征工程的概念 155
3.1.2 特征歸一化 155
3.1.3 類別型特征的轉(zhuǎn)換 156
3.1.4 高維組合特征的處理 156
3.1.5 組合特征 157
3.1.6 文本表示模型 157
3.2 賽題特征工程思路 158
3.3 賽題特征工程構(gòu)造 160
3.3.1 工具導(dǎo)入 160
3.3.2 數(shù)據(jù)讀取 160
3.3.3 對數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)存壓縮 161
3.3.4 數(shù)據(jù)處理 163
3.3.5 定義特征統(tǒng)計(jì)函數(shù) 164
3.3.6 提取統(tǒng)計(jì)特征 166
3.3.7 利用Countvector和
TF-IDF提取特征 170
3.3.8 嵌入特征 170

3.3.9 Stacking分類特征 171
4 模型訓(xùn)練 179
4.1 分類的概念 179
4.2 分類相關(guān)模型 179
4.2.1 邏輯回歸分類模型 179
4.2.2 K近鄰分類模型 180
4.2.3 高斯貝葉斯分類模型 182
4.2.4 決策樹分類模型 182
4.2.5 集成學(xué)習(xí)分類模型 183
5 模型驗(yàn)證 186
5.1 模型驗(yàn)證指標(biāo) 186
5.1.1 準(zhǔn)確度 186
5.1.2 查準(zhǔn)率和查全率 188
5.1.3 F1值 189
5.1.4 分類報(bào)告 189
5.1.5 混淆矩陣 189
5.1.6 ROC 190
5.1.7 AUC曲線 190
5.2 賽題模型驗(yàn)證和評估 190
5.2.1 基礎(chǔ)代碼 190
5.2.2 簡單驗(yàn)證 191
5.2.3 設(shè)置交叉驗(yàn)證方式 192
5.2.4 模型調(diào)參 194
5.2.5 混淆矩陣 195
5.2.6 不同的分類模型 198
5.2.7 自己封裝模型 205
6 特征優(yōu)化 211
6.1 特征選擇技巧 211
6.2 賽題特征優(yōu)化 213
6.2.1 基礎(chǔ)代碼 213
6.2.2 缺失值補(bǔ)全 213
6.2.3 特征選擇 213
賽題三 O2O優(yōu)惠券預(yù)測
1 賽題理解 222
1.1 賽題介紹 222
1.2 賽題分析 223
2 數(shù)據(jù)探索 225
2.1 理論知識 225
2.1.1 數(shù)據(jù)探索的定義 225
2.1.2 數(shù)據(jù)探索的目的 226
2.1.3 相關(guān)Python包 226
2.2 初步的數(shù)據(jù)探索 226
2.2.1 數(shù)據(jù)讀取 226
2.2.2 數(shù)據(jù)查看 227
2.2.3 數(shù)據(jù)邊界探索 231
2.2.4 訓(xùn)練集與測試集的
相關(guān)性 232
2.2.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 236
2.3 數(shù)據(jù)分布 238
2.3.1 對文本數(shù)據(jù)的數(shù)值化
處理 238
2.3.2 數(shù)據(jù)分布可視化 242
3 特征工程 246
3.1 賽題特征工程思路 246
3.2 賽題特征構(gòu)建 248
3.2.1 工具函數(shù) 248
3.2.2 特征群生成函數(shù) 250
3.2.3 特征集成函數(shù) 256
3.2.4 特征輸出 257
3.3 對特征進(jìn)行探索 260
3.3.1 特征讀取函數(shù) 260
3.3.2 特征總覽 261
3.3.3 查看特征的分布 262
3.3.4 特征相關(guān)性分析 265
4 模型訓(xùn)練 266
4.1 模型訓(xùn)練與評估 266
4.2 不同算法模型的性能對比 271
4.2.1 樸素貝葉斯 271
4.2.2 邏輯回歸 271
4.2.3 決策樹 272
4.2.4 隨機(jī)森林 272
4.2.5 XGBoost 273
4.2.6 LightGBM 274
4.2.7 不同特征效果對比 274
4.3 結(jié)果輸出 274
5 模型驗(yàn)證 276
5.1 評估指標(biāo) 276
5.2 交叉驗(yàn)證 276
5.3 模型比較 279
5.4 驗(yàn)證結(jié)果可視化 282
5.5 結(jié)果分析 289
5.6 模型調(diào)參 290
5.7 實(shí)際方案 292
6 提交結(jié)果 299
6.1 整合及輸出結(jié)果 299
6.2 結(jié)果提交及線上驗(yàn)證 302
賽題四 阿里云安全惡意程序檢測
1 賽題理解 306
1.1 賽題介紹 306
1.2 賽題分析 307
2 數(shù)據(jù)探索 310
2.1 訓(xùn)練集數(shù)據(jù)探索 310
2.1.1 數(shù)據(jù)特征類型 310
2.1.2 數(shù)據(jù)分布 311
2.1.3 缺失值 312
2.1.4 異常值 312
2.1.5 標(biāo)簽分布 313
2.2 測試集數(shù)據(jù)探索 314
2.2.1 數(shù)據(jù)信息 314
2.2.2 缺失值 315
2.2.3 數(shù)據(jù)分布 315
2.2.4 異常值 315
2.3 數(shù)據(jù)集聯(lián)合分析 316
2.3.1 file_id分析 316
2.3.2 API分析 317
3 特征工程與基線模型 318
3.1 特征工程概述 318
3.1.1 特征工程介紹 318
3.1.2 構(gòu)造特征 318
3.1.3 特征選擇 319
3.2 構(gòu)造線下驗(yàn)證集 319
3.2.1 評估穿越 319
3.2.2 訓(xùn)練集和測試集的特征
差異性 320
3.2.3 訓(xùn)練集和測試集的分布
差異性 320
3.3 基線模型 320
3.3.1 數(shù)據(jù)讀取 320
3.3.2 特征工程 321

3.3.3 基線構(gòu)建 322
3.3.4 特征重要性分析 324
3.3.5 模型測試 325
4 高階數(shù)據(jù)探索 326
4.1 變量分析 326
4.2 高階數(shù)據(jù)探索實(shí)戰(zhàn) 329
4.2.1 數(shù)據(jù)讀取 329
4.2.2 多變量交叉探索 329
5 特征工程進(jìn)階與方案優(yōu)化 343
5.1 pivot特征構(gòu)建 343
5.1.1 pivot特征 343
5.1.2 pivot特征構(gòu)建時(shí)間 343
5.1.3 pivot特征構(gòu)建細(xì)節(jié)和
特點(diǎn) 343
5.2 業(yè)務(wù)理解和結(jié)果分析 344
5.2.1 結(jié)合模型理解業(yè)務(wù) 344
5.2.2 多分類問題預(yù)測結(jié)果
分析 344
5.3 特征工程進(jìn)階實(shí)踐 344
5.3.1 特征工程基礎(chǔ)部分 344
5.3.2 特征工程進(jìn)階部分 348
5.3.3 基于LightGBM的模型
驗(yàn)證 349
5.3.4 模型結(jié)果分析 351
5.3.5 模型測試 354
6 優(yōu)化技巧與解決方案升級 355
6.1 優(yōu)化技巧：Python處理大數(shù)據(jù)
的技巧 355
6.1.1 內(nèi)存管理控制 355
6.1.2 加速數(shù)據(jù)處理的技巧 356
6.1.3 其他開源工具包 356
6.2 深度學(xué)習(xí)解決方案：TextCNN
建模 358
6.2.1 問題轉(zhuǎn)化 358
6.2.2 TextCNN建模 358
6.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 360
6.2.4 TextCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 361
6.2.5 TextCNN訓(xùn)練和測試 362
6.2.6 結(jié)果提交 364
7 開源方案學(xué)習(xí) 365