9月12号到10月18号期间，参加了公司举办的两个数据挖掘比赛，广告转化率预估和金融违期率预估，广告最终第六，金融最终第三。
特征是模型的上线，线下和线上不一样，线下特征可以做的粗糙，但是泛化能力和覆盖面一定要广。意思就是可以挖的特征都应该加上，宁可多，不可少。
不同比赛，对特征挖掘的方法大不一样，一定要结合比赛的背景知识进行挖掘，没有统一的标准。
模型要尝试不一样的空间表达能力的模型。树模型，lightgbm，xgboost是必选的，dnn也是必选，ffm表达能力也不错。
单模型的预测能力，xgboost不比dnn差，dnn并不是万能的。在数据量少的情况下，dnn的预测能力更弱。
模型融合能力很强大，xgboost和dnn结果简单的加权融合，效果非常好。
不同比赛，融合算法也不一样。广告的，最终用验证机训练融合模型很有效；金融的，做stack有效。
初赛，不要过早的做融合，不优化单模型效果。因为过早融合，会及早透支你的最好结果。复赛时候，看着别人蹭蹭的往上涨，自己后续乏力。两个比赛，初赛都是在前三，复赛都被后面的人追上来了。
在咖啡馆写过代码，在地铁中写过代码，早上七点起床第一件事看模型结果，晚上十二点才回家等等，也许这些只能在比赛中才会出现。短期有目的的做一件事，是享受，也是折磨。
比赛贵在坚持，但是个人不太喜欢这种hack形式的比赛，很费心智，还是喜欢平平静静的写代码思考问题，也许这是第一次也是最后一次参加比赛吧。
数据挖掘大赛
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