2019泰迪杯数据挖掘2024B题技术解析：从数据预处理到模型优化的全流程实战

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2019 泰迪杯数据挖掘 2024B 题提供了一个典型的工业数据集，主要挑战集中在以下几个方面：

数据维度高且存在大量缺失值，传统插补方法效果有限
特征间存在复杂的非线性关系，简单线性模型难以捕捉
类别不平衡问题显著，少数类样本占比不足 5%
原始特征中存在大量冗余和噪声，直接影响模型泛化能力

针对上述问题，我们评估了三种技术路线：

传统机器学习流水线
优点：实现简单，计算资源消耗低
局限：特征交互需要手动设计，难以处理高阶非线性关系
深度学习端到端方案
优点：自动特征提取能力强
局限：需要大量训练数据，在小样本场景易过拟合
集成学习 + 特征工程组合
优点：平衡模型复杂度和解释性
局限：需要精心设计特征交叉策略

最终选择方案 3 作为基础框架，因其在中小规模数据集上表现稳定且易于调试。

缺失值处理
连续变量：采用 KNN 插补（n_neighbors=5）
类别变量：新增 ”MISSING” 作为独立类别
异常值检测
使用 Isolation Forest 识别异常样本
对检测出的异常值进行 Winsorize 处理

特征选择
先验知识筛选：去除方差 <0.01 的特征
统计检验：使用 mutual_info_classif 计算特征重要性
特征构造
数值特征：多项式交叉（degree=2）
类别特征：Target Encoding 平滑处理

采用 Stacking 集成策略：

基模型层
LightGBM（max_depth=5, learning_rate=0.1）
XGBoost（gamma=0.5, subsample=0.8）
元模型层
Logistic Regression（penalty=’l2′, C=1.0）

# 数据预处理模块
from sklearn.impute import KNNImputer

class DataPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.num_imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)

    def fit_transform(self, X_num, X_cat):
        # 数值型特征处理
        X_num = self.num_imputer.fit_transform(X_num)
        # 类别型特征处理
        X_cat = X_cat.fillna('MISSING')
        return X_num, X_cat

# 特征工程模块
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

class FeatureEngineer:
    def __init__(self):
        self.poly = PolynomialFeatures(degree=2, 
                                     interaction_only=True)

    def create_interactions(self, X):
        return self.poly.fit_transform(X)

# 完整训练流程示例
preprocessor = DataPreprocessor()
engineer = FeatureEngineer()

# 假设 raw_data 是原始数据
X_num, X_cat = preprocessor.fit_transform(raw_data[num_cols], raw_data[cat_cols])

X_features = engineer.create_interactions(X_num)