1、特徵工程
在初賽時候我們發現one-hot的特徵和我們的統計特徵差異性很大， 所以我們在自己近百維的統計特徵上直接加入了one-hot的特徵，帶來了7個千左右的提高，而我們的統計特徵為了防止資訊洩露都是採用5-fold的方式提取的。而在複賽的時候因為資料量的大量增加，one-hot特徵已經無法使用，這導致我們的lgb模型在複賽的時候降了8個千。
2、模型選擇
初賽時我們一共訓練了三種模型，分別是lgb，deepfm，deepffm，其中lgb分數最高，並通過簡單的加權平均得到了不錯的分數，而在複賽時，我們發現deepffm的視訊記憶體消耗有點大，直接導致oom，我們嘗試減小deepffm中向量的維度，但是太小之後效果又很差，最後只能放棄，在損失了one-hot特徵的lgb模型和deepfm模型融合之後大概能在複賽到757的成績，比初賽大概少了8個千左右。
3、後期工作
在複賽中我們遇到了記憶體與視訊記憶體的困境，機器是一方面原因，另一方面還是設計的模型在大資料環境下的不適用，我們覺得在複賽的資料量中，nn模型將有很大的優勢，一方面nn模型訓練時間短，另一方面大資料本身就對nn模型有利。在傳統基於人工特徵的樹模型無力的情況下，只能去優化nn模型。
最後，祝願大家比賽玩的開心並能取得好成績。
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