BNP Paribas Cardif Claims Management

2月20日：

　　查看任务介绍，二分类问题，评价标准logloss

　　下载数据

2月21~27日：

　　查看数据组成，标识分类变量、离散变量、连续变量。

　　发现连续数据有大量非随机空缺（占总量一半），主要集中在v2相关与v8相关列

　　根据空缺相关性，可将feature分为6组：

　　g1-v8相关列，g2-v2相关列，g3-与v2v8均不相关的稀疏列，g4-无缺值连续变量，gd-离散变量，gc-分类变量

　　标签样本不均衡，约75%的y==1，25%的y==0

　　查看相关性。

2月28日~3月3日：

　　考虑对缺值数据（feature稀疏样本）进行模型，因feature较少，实现将较快。

　　对分类变量one-hot赋值。

　　尝试logistic、linearSVC（no dual）拟合效果较差，大量标签为预测为1类，几乎不出现0类预测

　　尝试kernelSVC，样本数太大，核矩阵过慢

　　尝试较浅层Random Forest，同样无法有效辨识类0

　　尝试xgb，极简易调参后，对feature稀疏样本4-folds cv约0.450，在lb上表现估计约0.457上下

（现在看来有过拟合的嫌疑，因为对v56等多值分类变量进行了过细的处理）

进一步探索：

1、大规模多模型调参

2、对分类变量的one-hot进行处理，如使用logistic regression、navie bayes等，聚合成一个新的feature

3、对模型进行average或者logistic regression处理

4、对某些明显有相关性的categorical-one-hot进行单列处理，消除ordinal假设

5、尝试k-means，和KNN（需考虑如何消除量纲影响）

对稀疏特征的样本，尝试以下的做法

1、连续变量+离散变量+序列化分类变量

2、连续变量+离散变量+序列化分类变量+特殊单列序列化one_hot

3、连续变量+离散变量+序列化分类变量+全体单列序列化one_hot后logistic系数

4、连续变量+离散变量+伯努利序列化分类变量+特殊单列序列化one_hot+全体单列序列化one_hot后logistic系数

3月29日

伯努利化+特殊单列one_hot有一定作用，logistic系数似乎反而没起到什么影响(在gbdt中)，可能参数调得不好

调参结束，et和xgc模型基本在5 folds的前提下能达到0.459xx的cv

上交LB后得分0.458xx

然而对6个模型简单平均后，其得分仅有0.456xx，未达到预期目的

看讨论区排行前列的人说，创造了上千个特征进行训练，并且使用一些"secret tweaks"使得训练时间为30min，10folds

（laptop配置8核，16g内存，40g交换内存）这个时间太令人震惊！看结束后对方是否会有一个完整的方法分享

下一步考虑的事情：要在自己的模型上完善，一个是对稀疏的部分再进行细致稳定的调参， 把稀疏的模型结果代入到whole data的模型中

另外，考虑logistic feature是否真的不管用，要不要也试一下linear feature或者linear SVC feature呢？

还有，对方创造的上千个特征，很可能就是在稀疏样本仅有的那几个特征中得出的，看看到时候能不能大规模搞些特征出来。