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1、阿里天池大数据竞赛实战阿里天池大数据竞赛实战：RF&GBRT 完成过程 1、Xlab GBRT上手 微信公众号ID： datadw 进入领取资料。 1.1、训练特征表准备 训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为：user_id,brand_id,feature1,feature2.Label 见下图： 1.2 、建立特征稀疏表，为训练做准备 特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，截图如下： 进入普通表转稀疏矩阵界面后，在选择列里填上： user_id对应的列号，brand_id对应的列号，以及想要使用的众多特征对应的列号；然后在输出表里填上转换成的稀
2、疏矩阵：gbrt_offline_section_one_24_1;如下图 1.3 、GBRT训练 利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24，进行GBRT训练，如下图所以 进入配置界面，勾选训练的标签，稀疏矩阵名处输入刚才转好的稀疏矩阵gbrt_offline_section_one_24_1，模型输出表处填写模型输出表名，参数配置处根据效果进行配置。如下图所示： 配置好只好就可以进行训练了，等待训练好之后等到GBRT预测模型：gbrt_offline_section_one_25； 1.4、GBRT预测特征表准备 训练的特征表gbrt_offline_secti
3、on_two_11格式与训练特征表格式一样，为：user_id, brand_id, feature1, feature2.Label 见下图： 1.5、建立预测稀疏矩阵表 特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，方法和原来一样，直接截图如下： 需要注意的是，选择列必须和训练时候一样！ 1.6、GBRT预测 利用转好的预测稀疏矩阵表gbrt_offline_section_two_11_1进行预测，如下图所示 进入界面如下：model 处填写刚才训练好的GBRT模型表：gbrt_offline_section_one_25；输出表名处填写预测结果输出表 gbrt_offline_sec
4、tion_two_13，然后进行预测，如下图所示： 1.7、GBRT碎碎念 GBRT预测好之后，得到的结果为与原始预测表gbrt_offline_section_two_11一一对应的单列值y_var(搞不懂为什么不提供类似RF那样预测结果追加user_id,brand_id 列)，如下图： 所以，还得进行追加ID列，进行zxs_gbrt_offline_section_two_13_1和zxs_gbrt_offline_section_two_11_1两张表的合并，得到类似user_id,brand_id,y_val的表，取阈值进行推荐就可以了，下图为xlab里提供的脚本，追加ID列代码。
5、另外：附上脚本实现的代码，方便测试： 2、Xlab RF上手 2.1、训练特征表准备 训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为：user_id,brand_id,feature1,feature2.Label ，见下图所示： 2.2、RF训练 利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24，进行RF训练，如下图所以 进入配置界面，在Features 框里勾选训练特征以及该特征连续与否，在Class框里目标处选择标签列，模型输出表处填写输出模型表名：gbrt_offline_section_one_25；进一步，点击参数配置选项卡，进入参数配置界面，进行参数配置，我们主要配置了树的棵树，配置好后，进行训练，如下图所示： 训练结束，得到RF模型表gbrt_offline_section_one_25。 2.3、RF预测 利用预测特征表gbrt_offline_section_two_11进行RF预测，如下图所示： 进入配置界面：在结果附加列中添加user_id ,brand_id 列，勾选目标列2分类，主分类为1，这样预测结果表中就会给出预测为1 的概率值，输出信息处填写预测输出表，进行预测，如下图： 预测完成之后即可根据conclusion=1判断预测的正样本，或者根据probability阈值判断，如下图：
