Datawhale AI 夏令营 Task2——入门lightgbm，开始特征工程

一、前言

在Task2中，我们的任务是使用进阶的机器学习模型lightgbm解决本次问题，以达到更好的预测效果。

你可以从中学会

• 使用数据集绘制柱状图和折线图，

• 使用时间序列数据构建历史平移特征和窗口统计特征，

• 使用lightgbm模型进行训练并预测。

特征工程是参与机器学习竞赛的重要环节，可以通过观察数据并结合专业背景知识改善特征或者构建新的特征。

机器学习步骤：探索性数据分析、数据预处理、提取特征、切分训练集与验证集、训练模型、预测结果。

二、了解入门概念

GBDT

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。

LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。

LightGBM 框架中还包括随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。

例如：在个性化商品推荐场景中，通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为（点击、曝光未点击、购买等）作为训练数据，来预测用户点击或购买的概率。根据用户行为和用户属性提取一些特征，包括：

• 类别特征（Categorical Feature）：字符串类型，如性别（男/女）。

• 物品类型：服饰、玩具和