第一次提交数据增加了部分特征
3000数据测试中得分99但是10万数据出现过拟化现象，正确率下降总结：1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃
2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见，但是数据表达出来的结果不一定完美
第二次提交数据
这次提交的数据采用昨天提交的特征，并加入今天的得出的特征的其中一个，打算以不同的方式找出最佳配合
结果 分数降低7分
本次吸取经验教训，得出如下总结：1.继续寻找特征的最佳组合
2.训练集太少，端午前后必须扩大训练集