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HI GUIDES 精品旅行服务成单预测

  • final rank: 11

比赛说明:精品旅行服务成单预测

  • 竞赛背景: 第二届智慧中国杯首发 皇包车(HI GUIDES)是一个为中国出境游用户提供全球中文包车游服务的平台。

  • 比赛目标:我们提供了5万多名用户在旅游app中的浏览行为记录,其中有些用户在浏览之后完成了订单,且享受了精品旅游服务,而有些用户则没有下单。参赛者需要分析用户的个人信息和浏览行为,从而预测用户是否会在短期内购买精品旅游服务。预测用户是否会在短期内购买精品旅游服务

文件结构

|- hi_guide
|  |- data        # 比赛提供的原始数据
|  |  |- test      |  |  |- trainingset       |  |- features      # 特征提取函数
|  |  |- action.py     # 行为特征
|  |  |- comment.py     # 评论特征
|  |  |- history.py     # 历史订单特征
|  |  |- profile.py     # 用户信息特征
|  |  |- train_data.csv   # 保存提取的训练特征  
|  |  |- test_data.csv   # 保存提取的测试集特征 
|  |- log        # 模型训练日志
|  |- result       # 模型预测结果
|  |- model       # 保存训练好的模型和特征重要度分析文件
|  |- data_helper.py  # 执行特征提取的代码
|  |- my_utils.py   # 工具函数库,主要用到其中的 xgb 特征重要度分析函数
|  |- m1_xgb.py   # xgb 模型
|  |- m2_lgb.py   # lgb 模型
|  |- m3_cgb.py   # catboost 模型
|  |- stacking.py   # stacking 模型融合
|  |- get_no_used_features.py   # 获取 xgb 和 lgb 中的特征重要度

使用方式

# run the single model
python -u m1_xgb.py
# run the stacking model
python -u stacking.py
# 注意事项
# train_data, test_data = load_feat(re_get=True, feature_path=feature_path)  # 如果没有修改特征,设置re_get=False,就会直接导入之前保存好的特征。

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