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赛题背景与数据特点分析
2026 年泰迪杯数据挖掘竞赛 A 题聚焦于某电商平台的用户行为预测。数据集包含约 50 万条记录，主要字段包括：
- 用户基础信息：user_id、age、gender、city
- 行为日志：click_time、item_id、category、duration
- 目标变量：是否购买（0/1）
潜在挑战：
- 数据存在约 15% 的缺失值，主要集中在用户画像字段
- 行为时间跨度达 6 个月，存在明显季节性波动
- 类别特征（如 item_id）基数大且分布不均衡
数据预处理完整流程
- 缺失值处理：
- 数值型：用同类用户的中位数填充
-
类别型：单独标记为 ”unknown”
-
异常值检测：
- 使用 IQR 方法识别异常停留时长
-
通过 DBSCAN 聚类发现异常地理位置
-
特征标准化：
- 对年龄、消费金额等采用 RobustScaler
- 时间戳转换为 sin/cos 周期特征
# 缺失值处理示例
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
df['age'] = SimpleImputer(strategy='median').fit_transform(df[['age']])
df['city'] = df['city'].fillna('unknown')特征工程最佳实践
特征构造技巧
- 时间窗口统计：
- 用户近 7 天 /30 天的点击次数
-
商品类别的转化率
-
交叉特征：
- 年龄段 × 商品类别偏好
- 城市 × 时段点击模式
# 时间特征构造示例
df['hour'] = pd.to_datetime(df['click_time']).dt.hour
df['hour_sin'] = np.sin(2*np.pi*df['hour']/24)
df['hour_cos'] = np.cos(2*np.pi*df['hour']/24)模型选择与调优策略
算法比较
- LightGBM：处理类别特征效率高
- XGBoost：适合中等规模数据
- 逻辑回归：baseline 模型
网格搜索示例
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from lightgbm import LGBMClassifier
params = {'n_estimators': [100, 200],
'max_depth': [3, 5],
'learning_rate': [0.01, 0.1]
}
gs = GridSearchCV(LGBMClassifier(), params, cv=5)
gs.fit(X_train, y_train)完整代码示例
# 数据准备
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('teddycup2026a.csv')
# 特征工程
# ...（包含前文提到的处理步骤）# 模型训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LGBMClassifier(**gs.best_params_)
model.fit(X_train, y_train)避坑指南
- 内存溢出：
- 对类别特征使用
category类型 -
分块读取大数据文件
-
过拟合：
- 早停法（early stopping）
-
增加交叉验证折数
-
评估指标误解：
- 不平衡数据用 F1 而非准确率
- 注意线上线下一致性
性能优化建议
- 采样策略：
- 欠采样多数类
-
SMOTE 过采样
-
计算加速：
- 使用 GPU 版 LightGBM
-
并行化特征工程
-
模型融合：
- 加权平均多个模型
- 堆叠（Stacking）
延伸思考
- 如何利用用户行为序列中的时间依赖关系？
- 当新增实时数据时，模型该如何增量更新？
- 冷启动用户（新用户）的预测该如何优化？
希望通过这篇指南，能帮助新手快速上手数据挖掘竞赛。记住在实际操作中，保持实验记录和版本控制非常重要。祝大家在竞赛中取得好成绩！
正文完
