科赛网新人赛-员工满意度预测 MSE 0.02882

科赛网新人赛-员工满意度预测 - 竞赛思路

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环境与工具

• 编程语言：Python
• 环境：Anaconda
• 主要工具
  • Numpy（矩阵计算、数值计算）
  • Pandas（数据表分析）
  • Matplotlib、Seaborn（数据可视化）
  • Scikit-Learn（机器学习工具包）

1.0 基础知识

1.1 数据挖掘流程：

• 赛题 / 数据来源/ 背景 理解
• 数据探索性分析
• 数据预处理
• 特征工程（80%）
  • 特征创建
  • 特征筛选
  • 特征预处理
• 建模
  • 模型选择
  • 模型训练
  • 模型调参
  • 模型效果检验
• 预测

2.0 数据探索性分析

2.1 单变量分析

• 数据认知（字段类型、统计量）
• 异常值探索
• 统计量分析
• 数据分布
• 数据可视化

2.2 多变量分析

• 相关性分析

3.0 特征工程

3.1 特征创建

我是做了很多别的尝试的，这里只给出能提升分数最多的方法

3.1.1 笛卡尔积特征创建

• 在做这个之前有考虑聚合特征创建，但是这个数据集一对多的关系很少，不适合使用 featuretools 这种工具做聚合特征创建

• 这个数据集里面大部分是类别型特征，而且维度不大，只有 9 维，因此对所有的类别型特征做二阶笛卡尔积来创建新特征

3.1.2 使用 number_project 对 average_monthly_hours 进行加权

• 通过相关性分析得知，number_project 和 average_monthly_hours 呈正相关
• 之前跑随机森林时对特征进行可视化，发现 average_monthly_hours 的特征重要性非常高，重要性排前三
• 跑单模 LightGBM 发现，average_monthly_hours 的特征重要性甚至是排在第一
• number_project 本身应当作为连续值，如果这个特征进行独热编码，其实是丢失了其本身的大小关系！！！
• 利用 number_project 的大小关系对特征 average_monthly_hours 进行加权，$lo{g}_2$ 这个对数转换使得加权数值比较合理，不会太大也不会太小
• 不知道你有没有发现，average_monthly_hours 是以小时为单位，个人认为以天为单位的模型鲁棒性会更好，所以对这个值除以 24

3.2 特征筛选

3.2.1 互信息法

使用互信息法，从笛卡尔积特征创建的四百多维的特征中筛选出 8 个最佳特征，互信息既可以捕捉单个特征与标签的线性关系，也可以捕捉单个特征与标签的非线性关系

3.3 特征预处理

3.3.1 package 特征

通过对 package 特征进行分组，求 satisfaction_level 的均值，发现 a, c, e 类别对应的均值很相近，b, d 类别对应的均值很相近，把 a, c, e 类别的归为一类，b, d类别的归为一类。

3.3.2 无量纲化

• 对 average_monthly_hours 进行 MaxAbs 归一化

4.0 建模

根据别人的 Kernel，我发现单模效果最好的还是随机森林，自己也跑过 Lightgbm 发现效果并不理想

4.1 单模 RandomForestRegressior

4.2 Stacking 模型融合 Lightgbm + Xgboost + Ridge

5.0 冲分日志

2020-12-7

• 跑通 Baseline，并分析 Baseline 的方法

2020-12-8

• 跑了个 LightGBM，并进行了调参，但是没有 RF 效果好（MSE：0.032）
• 进行了 RF 调参，但是还是没有调参前的 RF 效果好
• Baseline 的 PCA + RF 第八名

2020-12-9

• 发现聚合特征创建不适合这个数据集，放弃 featuretools + 特征选择 + RF 这个思路
• 根据数据分析结果进行特征创建（package预处理：0.02936）第五名

• 笛卡尔积特征创建 + f 检验（0.02933）第四名
• 笛卡尔积特征创建 + 互信息（0.02904271）第四名

2020-12-10

• 先是跑了个lightgbm，发现这玩意儿练死劲儿不好用
• 尝试各种连续值处理
  • 试了几种分箱，效果不理想
  • 试了 box-cox，log变换，标准化，效果还可以，不过还是 MaxAbsscaler 效果最好
• 好家伙，要是上研了一定要买一台 i9 的笔记本💩😢
• 今天分数没长进

ps: 注意：把连续值处理那块改回来，明天尝试聚类分箱

2020-12-11

• 围绕连续值进行特征创建
• 利用 特征number_project 和 average_monthly_hours 创建新特征，MSE ：0.02882（第四名）
• 利用 特征 number_project 和 last_evaluation进行加权创建新特征，MSE 反而上升, 0.02892（第四）

• 溜溜球，明天考六级，做题去了嘻嘻
• 看了一下冠军方案的宣传，虽然说咱也没买他的课程吧，但是从他透的那一点，还是对我们有帮助的，摘录一下
• 要说明的是，我现在的方案多创建几个特征，就能超过这哥们当时的分数，这哥们的最终分数是 0.027，但是我感觉他的这一套流程不错，在此摘抄借鉴一下
• 对 lightgbm 使用贝叶斯调参
• Stacking 模型融合的三个模型分别是 随机森林回归、Xgboost、lightgbm
• 明天要做的事情：在今天最优的 train_data 上跑一个贝叶斯调参的rfr + 贝叶斯调参的lightgbm，然后进行模型融合，看能提升到怎么样一个分数，如果效果好，在以此为测试模型，不断创建新特征，来提升分数
• 根据大佬的博客，总结分析的套路、方法论这一套体系，以及每一环对应的知识、库、代码模板

注意：最优的数据集一定要 dump 下来，不要被分数冲昏了头脑👊

2020-12-12

• 早上不想干，下午考六级，晚上去到实验室都7点多了，沃日，六级考试真是折磨王，兰德里的折磨🙃
• 有点头疼，原来的模型跑了一下，凑合地把提交次数用完，然后新跑了个模型融合，是 Stacking 的 rfr + lgb，两个模型都没有网格搜索，然后元模型用了 岭回归，MSE 是 0.0290，感觉还是可以的，调参之后有望进入 0.027
• 累死了，回去睡觉

2020-12-13

• 失了智，要跑 Stacking 网格搜索，还是把 xgboost 的参数都搜一遍那种，其实用贪心法调参就好了
• 尝试了 用 last_evaluation 对 average_monthly_hours 加权，效果不佳
• 尝试了对 average_monthly_hours 进行聚类分箱，效果不佳
• 进行融合的模型，最好是类似于 rfr 的 bagging 模型，可以在 sklearn 上面搜一下
• 明天尝试对独热编码进行 embedding，要降维的话，肯定是要对有用的特征进行降维，通过特征重要性找到比较有用的类别型特征，然后 embedding
• https://www.kaggle.com/aquatic/entity-embedding-neural-net/comments
• https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83586404

2020-12-14

• 当前最重要的任务是分析出，训练集和测试集的数据分布不一样在哪儿
• 根据 进行分组，查看训练集和测试集差异较大的地方

2020-12-15

• number_project 3,4 归为一类，5和3、4的方差相差比较大，所以不将5和3、4归为一类
• time_spend_company 5,6,7 分为一组（先不分，看提交之后分数是否提升），8,10 分为一组
• division “sales”,“technical”, “IT”, “RandD”, “hr” 归为一类