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平台环境:linux Ubuntu 16.04
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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
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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.
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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。
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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。
for-research / rong360-model-training-in-multiple-financial-scenarios Goto Github PK
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