大家好，我们的团队是由来自三个不同专业的小伙伴组成，我们的队名是长风破浪会有时，我是雨过天晴，这是我们团队第一次参加类似于kaggle这么大平台的数据挖掘比赛。目前在初赛B阶段我们的排名是101，尽管我们的成绩不是太好，但是我们从5月10号开始看题目，查资料等，看了以前kaggle比赛中关于点击率预估的获奖方案以及官方微信公众平台上发布的baseline和每周周冠军的经验分享获得了一定的经验。下面我就详细介绍一下。
1.数据集构造方面
首先，我们在看过好几遍题目后，去看所给的数据集发现train.csv中正负样本是1：40，这是一个明显的正负样本不均衡的问题，这就提示我门在构建模型的时候是要用哪些数据，常见的方法就是对负样本下采样（down sampling），对正样本上采样（upsampling），尽量使得正负样本均衡。其次，我们发现数据分布在6个.csv文件中，这里需要做的工作就是merge，但真正要把merge做好还是有点小技巧的，需要找对连接的标签和采用的连接方式，我们用了左外连接。
2.特征上的一些方法
在广告点击率和转化率的特征中，特征可以分为三类，一是categorical feature（无序特征），ordinal feature（有序特征）， numberical feature（数值特征）。我们队对于特征的处理
1)使用统计频率、转化次数特征、转化率特征代替onehot，因为数据太大，one-hot编码会出现一个很大维数的稀疏矩阵，导致运行很慢以及运行好长时间不出结果。
2)对训练集和测试集中的重复样本构造是否第一次点击，是否中间点击，是否最后点击，第一次和最后一次间隔特征，大佬们所谓的trick也和我们的这一点差不多。
3)大量使用组合特征，主要是用户特征和广告上下文特征。很多成绩在baseline附近的萌新应该是直接使用单特征one-hot编码，基本上没有考虑组合特征以及特征之间的相关性。
3.模型构建
我们队使用的模型是模型xgboost，没有调参。这里还要注意线下线上的一致性，中三大学郭达雅大佬第一次分享的时候就提到了。另外，我们要考虑lightgbm和模型的融合，比如，在kaggle平台上avazu的比赛获奖第二名方案中作者用了random forest， GBDT(gradient boosting decision tree)， Online SGD，Factorization machine四种模型，最后把他们按权重进行融合。
最后希望在决赛中小伙伴们们取得更好的成绩。谢谢。