不努力一定沒結(jié)果，努力了沒結(jié)果更痛苦建车。
事情沒做怎么知道自己有多垃圾。
親身經(jīng)歷告訴你椒惨，雞湯都TM是唬人的缤至。當(dāng)然成王敗寇的事也不好說。
從某種意義上來說康谆，這是我第一次獨(dú)自花了大量時(shí)間做的一次DM/ML比賽领斥，去年跟著師兄后面打醬油嫉到，其實(shí)沒做什么事，在kaggle上做了兩次也只是下載了數(shù)據(jù)月洛，隨便跑了個(gè)模型了事何恶。至于參加這次比賽的原因，第一個(gè)是因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)室兩年看了些論文卻沒什么項(xiàng)目嚼黔，有個(gè)比賽的話细层，面試時(shí)候還能說說，第二就是興趣吧唬涧，之前也在Coursera上學(xué)過Ng的ML疫赎、臺(tái)大的ML基石和技法課，想具體實(shí)踐一下爵卒。
如題虚缎，結(jié)果很失敗，復(fù)賽都沒進(jìn)钓株。我不知道原因何在实牡，但能猜出一些，這個(gè)最后再表轴合。先說說這一個(gè)月我干了些啥创坞。
數(shù)據(jù)剛剛放出來，我就下載了受葛，主要的行為數(shù)據(jù)解壓后有500M题涨，讀到內(nèi)存里處理有點(diǎn)大（我們實(shí)驗(yàn)室有用openstack搭的云平臺(tái)，不過由于資源緊張只給我虛擬了一個(gè)4G的ubuntu14.04=总滩。=）纲堵，于是用python寫了一個(gè)數(shù)據(jù)生成器（yield），生成一個(gè)包含數(shù)據(jù)每個(gè)字段的字典闰渔。接下來就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的一些基本信息了席函，不過這部分沒有深入做下去，不然我想我特征可能會(huì)好一點(diǎn)冈涧。接下來劃分?jǐn)?shù)據(jù)集茂附，這時(shí)候的做法是將整個(gè)行為數(shù)據(jù)變成了三個(gè)文件（~1216線下訓(xùn)練，~1217線下測試/線上訓(xùn)練督弓，~1218線上測試）营曼，然后在這三個(gè)數(shù)據(jù)集上提取特征，從負(fù)樣本中采樣愚隧，跑了m個(gè)LR模型蒂阱，再做投票，草草交了（331）。
結(jié)果當(dāng)然很渣蒜危，然后又在LR上弄了幾天虱痕，當(dāng)然主要時(shí)間花在提取特征上面，結(jié)果有提升辐赞，但是趕不上別人的速度啊- -，怎么辦硝训，想辦法响委，改用了隨機(jī)森林（RF），而且放棄了自己弄得那個(gè)負(fù)樣本隨機(jī)采樣窖梁，再融合的方法赘风，把所有數(shù)據(jù)放在一起訓(xùn)練，并調(diào)節(jié)參數(shù)class_weight（忘了說我用的ML包是python的scikit-learn）纵刘，又加了幾個(gè)特征邀窃，好的，線下能到6了假哎。這個(gè)時(shí)候我已經(jīng)弄了近100維的特征瞬捕，不過我發(fā)現(xiàn)將這些特征全都用上結(jié)果很差（特征冗余、特征有干擾舵抹、模型變復(fù)雜特征空間變大肪虎，泛化變?nèi)酰┯谑菄L試使用自動(dòng)特征選擇算法，sklearn提供了很多惧蛹，什么基于統(tǒng)計(jì)扇救、L1正則的線性模型、基于決策樹香嗓，我都試了迅腔，結(jié)果嘛，呵呵噠靠娱。我不知道是不是我用的姿勢不對沧烈，反正試過之后我就放棄了，開始手動(dòng)選擇特征饱岸，這個(gè)工作我花了兩天（現(xiàn)在想想太蠢了）掺出，主要就是在不同特征（組）上試模型，最后我發(fā)現(xiàn)苫费，原來只有幾個(gè)特征是有用的汤锨，而且這些特征都和最后幾天相關(guān)。在這段時(shí)間我犯過一些很蠢的錯(cuò)誤百框，比如闲礼，有一天我在想怎么樣預(yù)測未有過行為的UI對，我當(dāng)時(shí)的想法是這樣的：雖然UI對的交互特征沒有，但是他們單獨(dú)的特征是可以提出來的啊柬泽，于是我就在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中混了訓(xùn)練label為1的ui對的信息- -慎菲。，當(dāng)時(shí)并沒有覺得什么不對锨并，線下效果爆表露该，當(dāng)天提交時(shí)還有點(diǎn)小激動(dòng)= =。
換數(shù)據(jù)之前最后幾天第煮，我試過使用全集的行為信息（之前使用的交互特征都是子集的ui對）解幼，大約采樣1/10，結(jié)果嘛包警，呵呵噠撵摆。我試過提取單天的特征做訓(xùn)練，然后發(fā)現(xiàn)單天線下都能做到7害晦，當(dāng)時(shí)感覺這段時(shí)間都白做了特铝，但是線上并不好（由于只交了一次單天的，所以不知道是不是過擬）壹瘟，當(dāng)時(shí)還有一個(gè)想法是用單天的特征可以訓(xùn)練出很多模型鲫剿，在這些模型上做ensemble，并用這些單天的label做validation俐筋，但是這個(gè)想法沒有做下去牵素，感覺有點(diǎn)不靠譜。
換數(shù)據(jù)最后幾天澄者，我拋棄了原來特征表的大部分特征笆呆，從一個(gè)小的特征集合重新出發(fā)，我看到旺旺群里有人用規(guī)則線上做到了10粱挡，并且說了一些規(guī)則的思路赠幕，我將有些規(guī)則轉(zhuǎn)化為了特征（比如用戶是否喜歡加購物車就購買規(guī)則可以用購買/購物車表示），結(jié)果果然有提升询筏，并在換數(shù)據(jù)最后一天榕堰，線上到了9.3。
換數(shù)據(jù)后嫌套，線下用~16的模型訓(xùn)練f1只能到5了逆屡，用~15的模型訓(xùn)練卻能到6，當(dāng)然這些都沒換數(shù)據(jù)之前高踱讨，是不是18號(hào)的數(shù)據(jù)分布不一樣了呢魏蔗？我第一天交了一發(fā)是用~16和~17的兩個(gè)模型做交集的結(jié)果，線上8.8痹筛，然后我就再也沒超過這個(gè)分?jǐn)?shù)T.T莺治。第二天廓鞠，我突然發(fā)現(xiàn)用基于樹的特征選擇+LR線下到能5.7，然而線上5都沒到谣旁。床佳。。榄审，第三天調(diào)了些參數(shù)加了些特征砌们，交了~17數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型的結(jié)果，沒超過8.8瘟判，第四天交了~16數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型怨绣，沒超過8，最后一天拷获，這時(shí)候已經(jīng)掉出榜單了，慌得要死减细，重新用自己抽樣的方法匆瓜，對正樣本用SMOTE算法上采樣，并對負(fù)樣本按照比正樣本15:1的比例下采樣未蝌，跑100個(gè)RF模型驮吱，再做投票，最后結(jié)果也只有5.7萧吠，晚上沒轍了左冬，開始在結(jié)果集中嘗試規(guī)則過濾，因?yàn)闀r(shí)間不夠了纸型，隨便用一些規(guī)則過濾了一下ui拇砰。（這段時(shí)間最讓我迷茫的是用不同的模型不同的訓(xùn)練集測試不同目標(biāo)日的label表現(xiàn)各不相同。狰腌。除破。）
然而最后也沒逆襲。
原因是什么呢琼腔？特征選取有問題瑰枫、采樣有問題，我真想不到到底是什么原因丹莲。
ps：以上過程記錄沒有任何指導(dǎo)價(jià)值光坝，我只是想記錄一下之一個(gè)月做了什么。
pps：開始的兩句話雖然有氣話的成分甥材，但卻一定程度說明了一些事實(shí)盯另。BUT，你只能去努力擂达，只能去做不是嗎土铺，已經(jīng)選了這路胶滋，只要腿沒斷，就還得走下去不是嗎悲敷，這才是他媽的人生究恤。
