2015天池移动推荐算法大赛总结报告.docx
2022-05-18 22:05:23 1.14MB 推荐算法 算法 机器学习 人工智能
数据集 将下载到datasets文件夹。 所有*.csv文件都不会被推送到存储库。 成员:顾云、黄帅、耿世杰 文件夹:
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数据集 将下载到datasets文件夹。 所有*.csv文件都不会被推送到存储库。 成员:顾云、黄帅、耿世杰 文件夹:
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tianchi_yidong 天池移动推荐算法 运行环境 python2.7 提取了约180维特征,包括: 用户特征,商品特征,类目特征,用户商品特征,用户类目特征,商品类目特征等 分别运行: data_split.py feature_extract.py gen_data.py xgb.py forfast文件夹下run1,run2,run3的python文件是吧gen_data.py中训练集,验证集和测试集的分割分成3个程序,这样在多核电脑中可以分别运行三个文件以更快切分数据集 feature_important
2021-12-28 10:42:08 564KB Python
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Ali2015-移动推荐 阿里移动推荐算法竞赛 按照./data_1/README.md和/或./data_2/README.md中的./data_1/README.md下载数据。 运行一次TianChi3/main_preprocess.py以预处理数据 逐步运行TianChi3/main_single_model.py进行调整和训练。 最好的单个GBDT模型可以从TianChi3/main_single_model.py获得,F1得分约为10.4% ,在第1季中的排名约为100 。 要提高性能: 通过更改utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats的时间参数,可以生成更多带标签的数据,这很有用,因为数据集高度不平衡。 在utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats添加更多时间间隔。 交叉验证可用于选择更好的超
2021-11-02 16:15:06 27KB Python
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