天池o2o优惠券使用预测代码怎么优化

以下是基于天池新人实战赛中 O2O 优惠券使用预测问题的完整 XGBoost 实现代码： ### 数据预处理 在实际比赛中，数据通常需要经过清洗、特征提取和编码等操作才能用于训练模型。 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score # 加载原始数据集 train_data = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv') # 替换为实际路径 test_data = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_test_revised.csv') # 替换为实际路径 # 特征工程部分 (简化版) def preprocess(data): data['Date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') # 提取日期差作为新特征 data['date_gap'] = (data['Date'] - data['Date_received']).dt.days data['is_used'] = data['Date'].notnull().astype(int) # 填充缺失值 data.fillna(-1, inplace=True) return data[['User_id', 'Merchant_id', 'Coupon_id', 'Discount_rate', 'Distance', 'date_gap', 'is_used']] # 返回选定特征列 train_processed = preprocess(train_data) test_processed = preprocess(test_data) # 划分训练集与验证集 X = train_processed.drop(columns=['is_used']) y = train_processed['is_used'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` ### 模型训练与评估 通过 `XGBClassifier` 构建并训练模型，并使用 AUC 指标进行性能评估。 ```python # 初始化XGBoost分类器 model = XGBClassifier( objective='binary:logistic', eval_metric='auc', n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=6, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, seed=42 ) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_set=[(X_val, y_val)], verbose=True) # 验证模型效果 val_predictions = model.predict_proba(X_val)[:, 1] roc_auc = roc_auc_score(y_val, val_predictions) print(f'Validation ROC-AUC Score: {roc_auc:.4f}') ``` ### 测试集预测与结果保存 完成测试集上的预测并将结果导出至 CSV 文件。 ```python # 对测试集进行预测 test_predictions = model.predict_proba(test_processed[X.columns])[:, 1] # 创建提交文件 submission = pd.DataFrame({ 'User_id': test_data['User_id'], 'Coupon_id': test_data['Coupon_id'], 'Probability': test_predictions }) # 导出CSV文件 submission.to_csv('xgb_submission.csv', index=False) ``` 上述代码实现了从数据加载到最终预测的全流程[^1]。需要注意的是，在实际比赛场景下可能还需要进一步优化超参数以及设计更加复杂的特征工程方案来提升模型表现。 #### 关于滑窗法的应用 滑窗法是一种常用的时间序列分析技术，可以用来捕捉时间维度上的规律性变化。例如，在此案例中可以通过定义不同窗口大小计算历史行为统计量（如过去一个月内的领券次数），从而增强模型对用户偏好的刻画能力[^2]。