讯飞广告移动反欺诈算法竞赛

讯飞移动反欺诈算法数据竞赛网址： http://challenge.xfyun.cn/2019/gamedetail?type=detail/mobileAD

讯飞移动反欺诈算法竞赛,目前分数只有94.48

总体流程

  | EDA
  | 数据预处理
  | 数据特征构造
  | 模型搭建
  | 模型参数的调优以及特征筛选

一、EDA

在做数据竞赛的时候，当我们拿到数据集的时候，我们首先要做的，也是最重要的事情那就是进行数据探索分析，这部分做的好，对接下来的每个部分的工作都是有力的参考，而不会盲目的去进行数据预处理，以及特征构造。数据探索分析主要做以下几个部分的工作:

• 查看每个数据特征的缺失情况、特征中是否含有异常点，错误值
• 查看每个特征的分布情况，主要包括连续特征是否存在偏移，也就是不服从正态分布的情况；离散特征的值具体分布如何
• 查看一般特征之间的相关性如何
• 查看一般特征与目标特征之间的相关性

二、数据预处理

通过EDA,我们对数据进行了初步分析，接下来就针对EDA部分得出的结果，来进行数据的预处理工作,主要做了以下工作:

• 先是对特征中不符合类型的数据进行类别转换
• 利用众数来对缺失值填充，异常值的剔除，以及错误值进行修正
• 对于连续特征，如果存在偏移现象，使用对数或者Box-Cox进行转换，使其满足正太分布，降低拖尾带来的影响
• 对于离散值，一般是进行独热编码，但由于本身数据集离散特征的取值类别数较多，如果使独热编码(OneHotEncoder)，会使得数据得维度变得很高，会降低模型运行的速度；这里我使用的是类别编码(LabelEncoder)来对离散特征进行编码
• 对部分连续特征进行分箱操作，将其离散化。
• 对离散特征进行更加细粒度的划分，如make,model,osv这种特征，可以进行更加详细的划分，比如osv : 10.0.3 --- > 10 0 3,对于make制造商，为了降低噪声数据带来的影星，将make特征进行了预处理，如huawei/HUAWEI/honor/...统一用HUAWEI表示。

补充一点(比较重要)

面对数据量很大时候，如何解决大规模数据建模问题？一般会有三种基本方法:
  1. 对原始样本进行抽样，不过这样会存在一个问题，那就是会导致正负样本可能失衡，影响模型最终的效果
  2. 对数据结构或者类型进行优化来降低内存的消耗：
     (1) 当特征取值没有负数的时候，我们可以将int32类型的数据转换为uint8。
     (2) 将float64类型的数据转换为float32
     (3) 在不影响模型效果的前提下，可以将object类型的数据转化为category类型的数据，这种适合离散特征取值较少的情况，一般特征的的取值类别数占特征总的数量的比例小于5%。这次采用的是这种方法，具体实现见代码.
  3. 利用online learning等相关方法。

数据特征构造

特征主要分为：
   1. 原始特征  
   2. 统计特征 ： count, max, min,std, nunique,mean,...
   3. 组合特征 : 将重