1. 背景与目标

1 - 1 背景与目标 4 分钟

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2. 数据说明

2 - 1 线下训练集数据介绍 6 分钟

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2 - 2 线上训练集数据介绍 3 分钟

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2 - 3 测试数据介绍 5 分钟

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2 - 4 项目流程介绍 3 分钟

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3. 数据预处理

3 - 1 构建正样本 11 分钟

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3 - 2 构建负样本 3 分钟

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3 - 3 构建样本标签 4 分钟

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4. 特征构建

4 - 1 特征构建介绍 5 分钟

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4 - 2 处理Discount_rate列 14 分钟

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4 - 3 特征1-折扣率 3 分钟

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4 - 4 特征2-商户与用户之间的距离 6 分钟

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5. 模型训练

5 - 1 建模前数据准备 10 分钟

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5 - 2 初级模型构建 5 分钟

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5 - 3 ROC曲线与AUC值 11 分钟

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5 - 4 模型性能评估 6 分钟

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5 - 5 训练函数封装 7 分钟

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5 - 6 模型预测 13 分钟

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5 - 7 预测函数封装 5 分钟

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6. 特征完善

6 - 1 特征3-优惠券流行度 10 分钟

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6 - 2 特征4-用户在商家中的消费次数 6 分钟

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6 - 3 如何进行特征拼接 9 分钟

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6 - 4 拼接训练集的特征3&4 4 分钟

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6 - 5 拼接测试及的特征3&4 5 分钟

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7. 预测

7 - 1 模型训练 11 分钟

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7 - 2 预测 2 分钟

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7 - 3 代码整理 10 分钟

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7 - 4 结果提交 3 分钟

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