wepe / ppd_riskcontrolcompetition Goto Github PK

wepe大大，为什么sort_feature_using_xgb里面的lambda取值是400到600，而在bagging_xgb和single_xgb中是5到40？

请问这个 compute_auc是在哪里呢

parda = HpOpt(space, ParModelScore).sort_values(["loss"])
parda.to_csv("{}/{}_par_xgb.csv".format(path, title))
paropt = parda.iloc[0, :-1].to_dict()
parda

当我运行的时候 ，我发现这行代码的执行时间好长啊，长到 有可能 kernerl 会挂掉

• 看了TNT团队的solution，发现在特征工程上我们漏掉了一些重要的特征，第三方特征(Third_party字段)是带有period的，我们貌似忽略了这一点

最大的亮点还是特征工程吧，我们在第三方特征上面做了比较详细的分析，主攻构造趋势性特征和统计特征。—— TNT

• 冠军队的solution， 也提到了对第三方数据带有时段(period)特性，提取其中各个字段的max，min，avg，median作为统计特征，这些都是常用手段，可惜我们忽略掉了period这一点。

我看的比较晕 多谢您！