项目目的：预测客户的交易价值。数据内容：4459条已知客户的交易价值和客户的属性（具体内容不知道，有可能是性别、年龄、收入、交税等等，每一个用户有4993条属性）。步骤：数据分析、特征值选取、模型建立、调试。
项目目的：预测客户的交易价值
数据来源：https://www.kaggle.com/c/santander-value-prediction-challenge
数据内容：4459条已知客户的交易价值和客户的属性（具体内容不知道，有可能是性别、年龄、收入、交税等等，每一个用户有4993条属性）
步骤：
- 数据分析
- 特征值选取
- 模型建立
- 调试
数据分析
有4459行，4993列，其实中1845列为float类型，3147列为int类型，有1列为object（应该为用户id）
特征值选取
观察发现特征值数量较大
初步处理：去掉常数列，去掉重复列
数据由4993变为4732
由于特征值太多，难以作图分析
直接使用所有特征值
对需要预测值分析，观察数据分布（下图左），大部分数据集中在左侧，做log处理使数据更符合高斯分布（下图右）。通常高斯分布的数据预测更准确（原因不是很清楚，个人理解是如果有较大值出现，预测偏差一点，loss改变很大，对拟合不利）。
方法1
可能存在问题，样本太少，有可能过拟合。先看下效果在说吧。
首先建立了一个4层的dnn网络（详见test_dnn.py）
预测结果分析
对测试集进行测试
衡量标准为为均方根
计算方法：sqrt((预测值–原始值)**2/样本数)
Rms=1.84
下图为预测误差分布图
结果分析：效果不理想，预测值与真实值差距较大，有一个值偏离非常大
原因分析：
1. 模型结构不够理想
2. 超参数的设置
3. 样本太少，有200w的参数但是样本只有4000+，过拟合问题严重（在20次迭代后，就发生过拟合了）
方法2
使用lightgbm
直接使用lightgbm库（能用，但是对调参还需要学习）
详见test_lightgbm.py
预测结果分析
对测试集进行测试
衡量标准为均方根
Rms=1.35
结果分析：效果依旧不理想，但是比dnn较好，而且没有偏移非常大的值
原因分析：
1. 依旧存在过拟合
2. 模型参数设置
方法3
使用xgboost
方法同上
预测结果
Rms=1.38
结果分析：效果依旧不理想
原因分析：
1. 2000次迭代次数不够，模型还未收敛
2. 模型参数设置
方法4
使用catboost
方法同上
预测结果
Rms=1.47
结果分析：效果依旧不理想
方法5
使用集成学习的思想，将上面的方法混合使用
将3个学习器的结果根据权重求和，得到最后结果
Rms=1.36
结果分析：
使用4种方法对预测目标进行建模，其中dnn由于数据太少，很早就发生了过拟合
Xgboost，lightgbm，catboost效果比dnn要好很多，但是对价值预测依然存在偏差。但是结合kaggle的论坛帖子，由于数据特点在不使用leak的情况下 这已经是不错的预测。由于调参修改的时间需求较大就不进行了，这里只是一个验证，验证结果为Xgboost，lightgbm，catboost在数据量较少的场景，效果是非常好的。
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来源：慧都
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