OGeek CTR预估比赛

 

特征工程:将所有数据拼接到一起做特征,等到处理完,再按索引拆分数据

1.数据分析

查看标签分布:发现valid与testa、testb的分布相似，说明valid与testa的查询时间比较接近，作为验证集线下比较可信.

2.修正数据类型、缺失值

修正空的query_prediction为'{}';
将label改为int,因为后面要求和
对query_prediction做编码LabelEncoder() --diction_label
去除重复非统计量特征label

解析query_prediction字典：
将字典的字符串转换成浮点数 --query_prediction
得到概率最大对应的预测值 --max_query_prediction_keys
取出字典的keys和values --query_prediction_keys、query_prediction_values

解析prefix、title、query：
对prefix分词 --prefix_jieba
对title分词 --title_jieba
对query分词 --query_jieba

文字转换成拼音：这里只需要处理用户的查询词就好了
prefix_pinyin --prefix_pinyin

去掉prefix、title中的空格，转换成大小写：
去掉prefix中的空格 -- prefix_fix
去掉title中的空格 --title_fix
去掉query中的空格 --query_fix
去掉query_prediction_keys中的空格 --query_prediction_keys_fix

length特征：
求prefix的长度 --prefix_length
求title的长度 --title_length
求max_query_prediction的长度 --max_query_prediction_keys_length
求query_prediction_values的长度 --query_prediction_values_length

nunique特征：
prefix相同,title不同的个数：prefix_nunique_title
prefix相同,tag不同的个数：prefix_nunique_tag

title相同,prefix不同的个数：title_nunique_prefix
title相同,tag不同的个数：title_nunique_tag
title相同,query不同的个数：title_nunique_query
title相同,prefix_pinyin不同的个数：title_nunique_prefix_pinyin

tag相同,prefix不同的个数：tag_nunique_prefix
tag相同,title不同的个数：tag_nunique_title
tag相同,max_query不同的个数：tag_nunique_max_query

max_query_prediction_keys相同,prefix不同的个数：query_nunique_prefix
max_query_prediction_keys相同,title不同的个数：query_nunique_title
max_query_prediction_keys相同,tag不同的个数：query_nunique_tag
max_query_prediction_keys相同,prefix_pinyin不同的个数：nunique_prefix_pinyin

prefix_pinyin相同,prefix不同的个数：prefix_pinyin_nunique_prefix
prefix_pinyin相同,title不同的个数：prefix_pinyin_nunique_title
prefix_pinyin相同,tag不同的个数：prefix_pinyin_nunique_tag
prefix_pinyin相同,query不同的个数：prefix_pinyin_nunique_query

判断prefix,tag,query是否在title中
prefix_isin_title
tag_isin_title
query_isin_title

计算prefix、title与query_prediction_keys的相似度【list】
Levenshtein.distance(str1, str2)：计算编辑距离，描述由一个字符串转化成另外一个字符串最少的操作次数,包括插入、删除、替换；
Levenshtein.ratio(str1, str2)：计算莱文斯坦比，计算r=(sum-ldist)/sum，sum是两个字符串长度综合,ldist是类编辑距离，跟上面的编辑距离有一点不同，2中三种操作每个操作+1，而在此处，删除、插入仍然+1，但是替换+2.

prefix_fix与query_prediction_keys的编辑距离、莱文斯坦比、最长连续子串的长度、最长公共子序列长度：
prefix_fix_query_prediction_keys_ratio_list
prefix_fix_query_prediction_keys_distance_list
prefix_fix_query_prediction_keys_lcsubstr_lens_list
prefix_fix_query_prediction_keys_lcseque_lens_list

title_fix与query_prediction_keys的编辑距离、莱文斯坦比、最长连续子串的长度、最长公共子序列长度：
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list

prefix/title与query_prediction_keys相似度的list与query_prediction_values的乘积的list：相似度 * 概率
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_distance_list
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_lcsubstr_lens_list
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_lcseque_lens_list

title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list

计算上面计算得到的list的统计特征：max/min/mean/std
prefix_fix_query_prediction_keys_ratio_list_max/min/mean/std
prefix_fix_query_prediction_keys_distance_list_max/min/mean/std
prefix_fix_query_prediction_keys_lcsubstr_lens_list_max/min/mean/std
prefix_fix_query_prediction_keys_lcseque_lens_list_max/min/mean/std

title_fix_query_prediction_keys_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix_query_prediction_keys_ratio_list_max/min/mean/std

prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list_max/min/mean/std
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_distance_list_max/min/mean/std
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_lcsubstr_lens_list_max/min/mean/std
prefix_fix__query_prediction_values_mutiple_lcseque_lens_list_max/min/mean/std

title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list_max/min/mean/std
title_fix__query_prediction_values_mutiple_ratio_list_max/min/mean/std

计算prefix/title/max_query_prediction_keys两两之间的相似度：
【此处，有点问题,应该是max才对啊？？？】
ratio_similarity_prefix_fix_with_title_fix
distance_similarity_prefix_fix_with_title_fix
lcsubstr_lens_similarity_prefix_fix_with_title_fix
lcseque_lens_similarity_prefix_fix_with_title_fix

ratio_similarity_prefix_fix_with_query_fix
distance_similarity_prefix_fix_with_query_fix
lcsubstr_lens_similarity_prefix_fix_with_query_fix
lcseque_lens_similarity_prefix_fix_with_query_fix

ratio_similarity_title_fix_with_query_fix
distance_similarity_title_fix_with_query_fix
lcsubstr_lens_similarity_title_fix_with_query_fix
lcseque_lens_similarity_title_fix_with_query_fix

click特征
prefix/title/tag/max_query_prediction_keys相同时，click的点击次数：
prefix_click
title_click
tag_click
max_query_prediction_keys_click

二元交叉点击：
prefix、title固定，prefix的个数：prefix_title_click
prefix、tag固定，prefix的个数：prefix_tag_click
title、tag固定，title的个数：title_tag_click
title、max_query_prediction_keys固定，title的个数：title_max_query_prediction_keys_click
tag、max_query_prediction_keys固定，tag的个数：tag_max_query_prediction_keys_click
prefix、title、tag固定，prefix的个数：prefix_title_tag_click

将tag、prefix、title编码
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
not_zip_all_data['tag'] = encoder.fit_transform(not_zip_all_data.tag)
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
not_zip_all_data['prefix'] = encoder.fit_transform(not_zip_all_data.prefix)
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
not_zip_all_data['title'] = encoder.fit_transform(not_zip_all_data.title)

对query_prediction做编码处理
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
not_zip_all_data['diction_label'] = encoder.fit_transform(not_zip_all_data.query_prediction)

按prefix分组，将prefix相同的，tag不同的合并起来，成为新的特征：prefix_contains_tag

对prefix_contains_tag计算词频：得到稀疏矩阵prefix_contains_tag_matrix
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer()
prefix_contains_tag_matrix = cv.fit_transform(not_zip_all_data.prefix_contains_tag)
from scipy import sparse
sparse.save_npz('prefix_contains_tag.npz',prefix_contains_tag_matrix)

转换率
用来5折的思想，其中任意一折的转换率等于其他四折的转换率
prefix_convert
title_convert
tag_convert
max_query_prediction_keys_convert
prefix_pinyin_convert
prefix_fix_convert

prefix_title_convert
prefix_tag_convert
title_tag_convert

prefix_title_tag_convert

对query_prediction里面的每一个关键词做分词：query_prediction_jieba

3. 模型训练

clf = lgb.LGBMClassifier(
boosting_type = 'gbdt', num_leaves = 64, reg_alpha = 5, reg_lambda = 5,
n_estimators = 4053, objective = 'binary',
subsample = 0.7, colsample_bytree = 0.7, subsample_freq = 1,
learning_rate = 0.05, random_state = 8012, n_jobs = -1)

clf.fit(train_data, labels, eval_set = [(train_data, labels)], verbose = 50)