2026第14届泰迪杯数据挖掘挑战赛C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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2026 年第 14 届泰迪杯数据挖掘挑战赛 C 题的数据集具有以下特点：

数据不平衡：目标变量分布极不均衡，某些类别样本量不足 5%
高维特征：原始特征超过 500 维，包含大量稀疏特征
混合数据类型：同时存在数值型、类别型和时间序列特征
大量缺失值：部分特征缺失率高达 30%

这些特点带来了三大技术难点：

如何有效处理类别不平衡问题而不损失模型泛化能力
怎样在高维特征空间中筛选出最具预测力的特征
对混合类型数据的统一编码和标准化处理

简单填充法（中位数 / 众数）：
优点：实现简单，计算成本低
缺点：可能引入偏差，不适合高缺失率特征
模型预测填充：
使用随机森林预测缺失值

代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def model_based_impute(df, target_col):
    # 分离有缺失和无缺失数据
    known = df[df[target_col].notnull()]
    unknown = df[df[target_col].isnull()]

    # 训练预测模型
    X_train = known.drop(target_col, axis=1)
    y_train = known[target_col]
    model = RandomForestRegressor()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测并填充缺失值
    predicted = model.predict(unknown.drop(target_col, axis=1))
    df.loc[df[target_col].isnull(), target_col] = predicted
    return df

XGBoost 优势：
对缺失值不敏感
内置特征重要性评估
训练速度快
小数据量下表现优异
深度学习优势：
自动特征工程能力
对复杂模式捕捉能力更强
适合海量数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd.read_csv('competition_data.csv')

# 处理缺失值
def handle_missing(df):
    # 低缺失率数值特征用中位数填充
    num_cols = df.select_dtypes(include=['float64']).columns
    for col in num_cols:
        if df[col].isnull().mean() < 0.2:
            df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

    # 高缺失率特征标记并创建二元指示器
    high_missing = [col for col in df.columns if df[col].isnull().mean() > 0.3]
    for col in high_missing:
        df[f'{col}_missing'] = df[col].isnull().astype(int)

    return df

# 类别型特征编码
def encode_categorical(df):
    # 低频类别合并为 'OTHER'
    cat_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
    for col in cat_cols:
        freq = df[col].value_counts(normalize=True)
        rare_cats = freq[freq < 0.05].index
        df[col] = df[col].replace(rare_cats, 'OTHER')

    # 使用目标编码
    from category_encoders import TargetEncoder
    encoder = TargetEncoder(cols=cat_cols)
    return encoder.fit_transform(df, df['target'])

基于重要性的筛选：
使用 XGBoost 的特征重要性
保留 top 30% 的特征
相关性分析：
去除高度相关特征（相关系数 >0.9）

代码示例：

def remove_correlated_features(df, threshold=0.9):
    corr_matrix = df.corr().abs()
    upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(bool))
    to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > threshold)]
    return df.drop(to_drop, axis=1)

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import f1_score

# 数据准备
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)

# 初始模型
model = XGBClassifier(objective='binary:logistic', n_estimators=100, random_state=42)

# 参数网格
param_grid = {'max_depth': [3, 5, 7],
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2],
    'subsample': [0.6, 0.8, 1.0],
    'colsample_bytree': [0.6, 0.8, 1.0]
}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(
    estimator=model,
    param_grid=param_grid,
    scoring='f1_macro',
    cv=5,
    n_jobs=-1
)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最佳模型评估
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_val)
print(f"Validation F1: {f1_score(y_val, y_pred, average='macro')}")

使用 category 类型存储类别特征：

for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
    df[col] = df[col].astype('category')

分块处理大数据：

chunk_size = 100000
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunk_size):
    process(chunk)

使用 joblib 并行化特征工程：

from joblib import Parallel, delayed

def process_feature(feature):
    # 特征处理逻辑
    return processed_feature

results = Parallel(n_jobs=4)(delayed(process_feature)(col) for col in df.columns
)