- 关于样本测试集和训练集数量上，一般是选择训练集数量不小于测试集，也就是说训练集选取6k可能还不够，大家可以多尝试得到更好的效果； 2. 有人提出归一化方面可能有问题，大家可以查查其他的归一化方法，但是归一化环境是不可少的； 3. 将部分代码传到了**github** 4. 听说阿里又改赛制了，哈哈。
最近好累啊，简单总结一下吧。
碎碎念
这个比赛自己真的是花时间花精力去做了，虽然在s1止步，但是可以说对自己的数据分析入门算是蛮有意义的。收获的东西也蛮多，学了下python，真是一门灵活的语言（感谢o神的入门指南和规范易懂的代码，回头自己也得整理下代码，放到github上，其实之前在github上搜过，目测有10个左右的repository，==）；试着学习用了下git，每天提交的版本，不好好管理真的是会分不清最好成绩是那一版，git果然也是码农的神器；还接触了正则表达式（皮毛之皮毛），熟悉了sublime这款精美的编辑器，配上python简直高大上+爱不释手。算法方面，一开始面对这个题目，直接用了经验参数，8号的时候就到了6.8%，排名也蛮靠前，于是乎安安然，一直没去搞LR，cf等等算法，后来发现小伙伴们简直凶残，baseline 蹭蹭涨，排名蹭蹭往下掉。所以立马开始考虑转到LR，虽然之前也搞过一些分类问题，但是回头来看当时做的时候理解还是不够深的，这次索性从线性回归开始重新看了一遍Ng的视频，又加深了理解（但是还是喜欢直接调用，自己编的话太痛苦了吧），建立了逻辑回归模型，最后用纯LR线上到了6.5%吧，感觉还有提高的空间，但是调试的次数太少了。
关于比赛
大赛的赛题和数据在**这里**
关于比赛入门什么的就不应该提了，毕竟能进入s2的大牛应该占大多数。但是目测s2应该还有一些规则用户。我稍微结合自己对模式识别的理解，讲讲一些思路吧，希望能对小白有一点帮助，大牛可以无视了。 整个问题其实可以抽象成一个模式识别问题，对于任意的模式识别系统都可以套用如下的几个步骤：
数据采集->预处理->特征提取->特征选择->分类器选择->分类器评价->再改进分类器
数据采集
这一步当然就不必说，阿里已经给了我们所有的数据
预处理
o神的第一发**指南已经给出了明确的说明，如何数据处理成uid，bid，action_type,date** 其中date是离起始日4月15日的时差。然而模式识别中广义的预处理，除了将原始数据转换成可用的格式外，还包括数据清理，数据集成变换等等。比如说对于从未买过东西的Uid，从来没被买过的Bid直接删除（这对后面要说的正负样本采样很有意义），以及一些数据平滑，比如同一天点击数超过15就平滑为15，超过10次的购买平滑为10次。当然还有比较专业的平滑算法，如移动平滑，指数平滑。
特征提取
特征提取一般是整个系统的核心部分，好的特征是整个判别的关键，在图像处理领域，特征的提取一直是研究的热门。特征的提取一般是依靠个人的经验，这个例子中原始的点击数，购买数，搜藏数，以及加入购物车数，时间，很明显可以作为特征，但是单用这几个特征效果是不大好的。大家讨论的品牌热度，用户购买力,访问天数等等，都应该是不错的特征。这个阶段就需要靠你自己的购物体验，去提取出最好的特征。这样我们就可以得 大专栏 阿里大数据竞赛season1 总结到一个如下的特征矩阵：
---uid bid F1....Fn Label---- 12000 911 5 ... 0.8 0
同时，为了使各个特征的本身属性对分类的影响，比如说点击数一般都是一个很大的数，而某某率则是一个0~1之间的数，这样点击数肯定会对分类有更显著的影响，所以我们必须对特征进行归一化，我这里采用的是列模归一化，具体的做法就是每个值除以它所在列的平均值。
特征选择
特征是不是越多越好呢，这可不一定。特征数量较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：
Ø 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 Ø 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
S2里数据库更大，可玩性更高，估计大家要提前的特征也会更多，特征多的情况下，我们就要坐特征选择了。特征选择的意思就是通过算法能够得到前n个特征组合，使得分类器的error rate 最小，即这样组合最具有判别力。 一般特征选择是利用相关系数，好的特征子集所包含的特征应该是与分类的相关度较高（相关度高），而特征之间相关度较低的（亢余度低）。 可以使用线性相关系数(correlation coefficient) 来衡量向量之间线性相关度。
还有之前论文中用到过的mutual information (MI) based method mRMR (minimal-Redundancy-Maximal-Relevance)，这个请参考【1】
分类器构造
首先在构建样本时，有个问题就是正负样本不平衡，常规的方法是重采用正样本，欠采样负样本。Bootstrap 采样是常用的重采样方法，简单的说就是又放回的抽样正样本。数据集第3月份的购买 数（即正样本）为215，我们可以通过放回的随机抽样出1k的正样本，未购买数由20000+条，我们可以无放回的随机抽样出5k条，当然正负样本比例1：5，1：10都可以构造。 构造完样本集，可以选择分类器了，貌似大部分选手都是选择的逻辑回归。逻辑回归的介绍请参见o神的**指南3**，实现起来也是比较方便的，当然由于之前选择样本时随机性较大，一般会取1000次LR的结果取平均的参数来减少随机性的影响。 最后就是分类器的评价了，我的训练集选择前2月的行为特征和第三个月的购买(不是所有购买，前两个月有记录且购买)作为label，这样测试集就是前三个月的行为，以及第四个月的购买行为作为label。这样就可以不停的测试本地的分类效果。
最后说几点：
- 模型融合会得到较好的效果，不要单纯的靠一种方法黑到底；
- 多种模型融合的时候，要注意这两种模型尽量不要在同一维度，这样会得到较好的效果
- 以上谈的数据集基本只能对出现过的历史行为做预测，对于没有出现的组合就无力了。如果要预测没有的组合就可以这样建矩阵：样本为所有 uid×bid,即摆出所有出现过的组合，特征还可以那样提，这样样本总数会变多，正样本数也会变多，对于未曾出现过的（uid，bid）组合其一些历史行为相关的特征可能为0，但是用户购买力，品牌热度的特征都是有的。所以也可以两类情况分开建模，没有试过，应该会有效果。当然cf之类的算法在预测未出现的组合上应该也会有不错的效果。排名靠前的港科同学们肯定也是发现了新组合这篇未开垦的处女地，预测数飙到270+。
- LR的结果作为特征再次进行迭代LR会怎么样，没有试过。
[1] H. Peng, F. Long, and C. Ding, “Feature selection based on mutual information criteria of max-dependency, max-relevance, and min-redundancy,” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 27, no. 8, pp. 1226-1238, 2005.