2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛技术解析：从数据预处理到模型优化的全流程实战

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2023 年泰迪杯数据挖掘挑战赛作为国内最具影响力的数据科学赛事之一，延续了往届聚焦真实业务场景的特点。本届赛题数据呈现以下典型特征：

多源异构数据 ：包含结构化表格数据（CSV）、半结构化日志（JSON）和时序数据混合
高维度稀疏特征 ：用户行为日志中存在大量长尾离散特征
标签不平衡 ：分类任务中某些类别样本占比不足 5%

以下是经过实战验证的标准处理流程：

graph TD
    A[原始数据] --> B[数据清洗]
    B --> C[探索性分析]
    C --> D[特征工程]
    D --> E[模型训练]
    E --> F[模型评估]
    F --> G[部署优化]

import pandas as pd
import numpy as np

# 处理缺失值的通用函数
def handle_missing(df, strategy='median'):
    """
    参数:
        df: 输入 DataFrame
        strategy: 填充策略 ('median', 'mean', 'mode')
    返回:
        处理后的 DataFrame
    """
    for col in df.columns:
        if df[col].isnull().sum() > 0:
            if strategy == 'median':
                fill_val = df[col].median()
            elif strategy == 'mean':
                fill_val = df[col].mean()
            else:
                fill_val = df[col].mode()[0]
            df[col] = df[col].fillna(fill_val)
    return df

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 特征标准化与选择
def feature_engineering(X, y, k=20):
    """
    参数:
        X: 特征矩阵
        y: 目标变量
        k: 选择 topK 特征
    返回:
        处理后的特征矩阵
    """
    # 标准化处理
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)

    # 特征选择
    selector = SelectKBest(f_classif, k=k)
    X_selected = selector.fit_transform(X_scaled, y)

    return X_selected