第一次提交数据

增加了部分特征

3000数据测试中得分99

但是10万数据出现过拟化现象，正确率下降

总结：1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃

　　　2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见，但是数据表达出来的结果不一定完美

第二次提交数据

这次提交的数据采用昨天提交的特征，并加入今天的得出的特征的其中一个，打算以不同的方式找出最佳配合

结果 分数降低7分

本次吸取经验教训，得出如下总结：1.继续寻找特征的最佳组合

　　　　　　　　　　　　　　　　　2.训练集太少，端午前后必须扩大训练集

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