平台环境：linux Ubuntu 16.04

编程语言及版本

Python 3.6.3

Catboost 0.9.1.1

Lightgbm 2.1.1

Numpy 1.14.2

Pandas 0.23.0

scikit-learn 0.19.1

scipy 0.19.1

xgboost 0.72

因数据量太大只提交了代码，复现请将数据拷贝到相应文件夹下.

依次执行model1.py、model2.py、融合.py就可以在result_sub得到最终的result.txt结果。

fee.txt 这个文本是统计了不同特征下的nunique,我们自主设置阈值决定类别和连续特征的阈值。