2025泰迪杯数据挖掘大赛B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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2025 泰迪杯数据挖掘大赛 B 题聚焦于某电商平台的用户行为预测，数据集包含超过 200 万条用户交互记录和 50+ 维度的原始特征。主要技术难点体现在：

高维稀疏数据 ：用户 ID、商品类别等类别型特征需特殊编码处理
样本不均衡 ：正负样本比例达 1:15，需采用过采样 / 代价敏感学习
时序依赖性 ：用户行为具有明显时间序列特性

缺失值处理：对数值列采用中位数填充，类别列单独标记为『未知』类别
异常值修正：通过 IQR 方法检测并修正交易金额异常值
时间字段解析：从时间戳提取小时、星期等时序特征

# 缺失值处理示例
df['age'] = df['age'].fillna(df['age'].median())
df['category'] = df['category'].fillna('unknown')

# 时间特征提取
df['hour'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.hour
df['dayofweek'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.dayofweek

类别特征：采用 Target Encoding 替代 One-Hot 避免维度爆炸
交叉特征：构建「用户活跃时段×商品类别」等组合特征
统计特征：计算用户 7 天内的行为次数标准差等

# Target Encoding 实现
from category_encoders import TargetEncoder
tencoder = TargetEncoder()
df['user_id_encoded'] = tencoder.fit_transform(df['user_id'], df['label'])

采用 XGBoost 作为基线模型，关键优化点：

早停机制：设置 early_stopping_rounds=50
自定义评估指标：针对不均衡数据采用 F1-score 作为优化目标
贝叶斯调参：使用 Optuna 搜索最优参数组合

# XGBoost 参数配置
params = {
    'objective': 'binary:logistic',
    'eval_metric': 'aucpr',  # 适合不均衡数据
    'max_depth': 6,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.7,
    'seed': 42
}

使用 joblib 并行化特征计算
Dask 处理超出内存的大规模数据

from joblib import Parallel, delayed

# 并行计算统计特征
results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(calculate_stats)(group) 
    for _, group in df.groupby('user_id')
)