DataWhale 机器学习夏令营第三期

DataWhale 机器学习夏令营第三期
——用户新增预测挑战赛

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学习记录一 (2023.08.18)

已跑通baseline，换为lightgbm基线，不加任何特征线上得分0.52214；
添加baseline特征，线上得分0.78176；
暴力衍生特征并微调模型参数，线上得分0.86068

1.赛题理解

赛题数据由约62万条训练集、20万条测试集数据组成，共包含13个字段。

• 其中uuid为样本唯一标识，
• eid为访问行为ID，
• udmap为行为属性，其中的key1到key9表示不同的行为属性，如项目名、项目id等相关字段，
• common_ts为应用访问记录发生时间（毫秒时间戳），
• 其余字段x1至x8为用户相关的属性，为匿名处理字段。
• target字段为预测目标，即是否为新增用户。

2.缺失值分析

print('-----Missing Values-----')
print(train_data.isnull().sum())print('\n')
print('-----Classes-------')
display(pd.merge(train_data.target.value_counts().rename('count'),train_data.target.value_counts(True).rename('%').mul(100),left_index=True,right_index=True
))

分析：数据无缺失值, 533155(85.943394%)负样本, 87201(14.056606%)正样本

数据分布不均的处理：

• 阈值迁移
• 设置样本权重

weight_0 = 1.0  # 多数类样本的权重
weight_1 = 8.0  # 少数类样本的权重
dtrain = lgb.Dataset(X_train, label=y_train, weight=y_train.map({0: weight_0, 1: weight_1}))
dval = lgb.Dataset(X_val, label=y_val, weight=y_val.map({0: weight_0, 1: weight_1}))

3. 简单特征提取

行为相关特征：eid和udmap相关特征提取

• udmap中value特征提取：baseline中已经给出
• udmap中key特征提取

import jsondef extract_keys_as_string(row):if row == 'unknown':return Noneelse:parsed_data = json.loads(row)keys = list(parsed_data.keys())keys_string = '_'.join(keys)  # 用下划线连接 keyreturn keys_stringtrain_df['udmap_key'] = train_df['udmap'].apply(extract_keys_as_string)
train_df['udmap_key'].value_counts()

观察eid和udmap_key 对应关系

train_df.groupby('eid')['udmap_key'].unique()

分析：可以看到eid和key是强相关甚至是一一对应的，后续可以围绕着eid、key、value构造行为相关特征。

4. 数据可视化

离散变量

查看各个特征情况：

for i in train_data.columns:if train_data[i].nunique() < 10:print(f'{i}, {train_data[i].nunique()}: {train_data[i].unique()}')else:print(f'{i}, {train_data[i].nunique()}: {train_data[i].unique()[:10]}')

分析：

• [‘eid’, ‘x3’, ‘x4’, ‘x5’] 为取值较多的类别特征想

• [‘x1’, ‘x2’, ‘x6’,'x7, ‘x8’]为取值较少的类别特征， x8 基本确定为性别特征

离散变量分布分析

研究离散变量['eid', 'x3', 'x4', 'x5‘,'x1', 'x2', 'x6','x7', 'x8'']的分布，蓝色是训练集，黄色是验证集，分布基本一致
粉色的点是训练集下每个类别每种取值的target的均值，也就是target=1的占比

绘制代码：

def plot_cate_large(col):data_to_plot = (all_df.groupby('set')[col].value_counts(True)*100)fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.barplot(data=data_to_plot.rename('Percent').reset_index(),hue='set', x=col, y='Percent', ax=ax,orient='v',hue_order=['train', 'test'])x_ticklabels = [x.get_text() for x in ax.get_xticklabels()]# Secondary axis to show mean of targetax2 = ax.twinx()scatter_data = all_df.groupby(col)['target'].mean()scatter_data.index = scatter_data.index.astype(str)ax2.plot(x_ticklabels,scatter_data.loc[x_ticklabels],linestyle='', marker='.', color=colors[4],markersize=15)ax2.set_ylim([0, 1])# Set x-axis tick labels every 5th valuex_ticks_indices = range(0, len(x_ticklabels), 5)ax.set_xticks(x_ticks_indices)ax.set_xticklabels(x_ticklabels[::5], rotation=45, ha='right')# titlesax.set_title(f'{col}')ax.set_ylabel('Percent')ax.set_xlabel(col)# remove axes to show only one at the endhandles = []labels = []if ax.get_legend() is not None:handles += ax.get_legend().legendHandleslabels += [x.get_text() for x in ax.get_legend().get_texts()]else:handles += ax.get_legend_handles_labels()[0]labels += ax.get_legend_handles_labels()[1]ax.legend().remove()plt.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.08), fontsize=12)plt.tight_layout()plt.show()

下一步，分析数据，构建特征。