2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整代码解析与实现方案

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泰迪杯 B 题数据集往往具有高维度、稀疏性和缺失值多的特点。通过分析往届赛题数据，我们总结出几个典型问题：

特征稀疏性：约 60% 的特征列稀疏度超过 90%，传统 one-hot 编码会导致维度爆炸
缺失值分布：30% 的数值特征缺失率超过 30%，简单填充会引入偏差
类别不平衡：正负样本比例常达到 1:10 以上，导致模型倾向多数类

这些特性使得常规的线性模型和树模型直接应用效果不佳，需要针对性处理。

Pandas：适合中小数据集（<10GB），API 丰富但内存效率低
Polars：Rust 编写，处理 10GB+ 数据时速度提升 3 - 5 倍，但部分 API 与 Pandas 不兼容

实际测试显示，在 16GB 内存机器上：

读取 5GB CSV 文件：Polars 耗时 12 秒 vs Pandas 45 秒
分组聚合操作：Polars 快 8 倍

传统模型 ：LightGBM/XGBoost 适合结构化特征，训练快可解释性强
深度学习 ：TabNet/Transformer 适合海量数据，但需要 GPU 且调参复杂

对于竞赛初期，建议优先使用树模型快速迭代。

使用 FeatureTools 进行特征自动生成：

import featuretools as ft

# 创建实体集
es = ft.EntitySet(id='比赛数据')
es = es.entity_from_dataframe(entity_id='main',
                             dataframe=df,
                             index='id')

# 设置深度特征合成
feature_matrix, features = ft.dfs(
    entityset=es,
    target_entity='main',
    max_depth=2,
    n_jobs=4,
    verbose=True
)

关键参数说明：

max_depth=2：控制特征组合深度，防止维度爆炸
agg_primitives=[“sum”, “mean”]：指定聚合方式

采用分层抽样保证验证集分布：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    X, y,
    stratify=y,  # 关键参数
    test_size=0.2,
    random_state=42
)

使用贝叶斯优化搜索超参数：

from bayes_opt import BayesianOptimization

def lgb_cv(max_depth, learning_rate, num_leaves):
    params = {
        'objective': 'binary',
        'metric': 'auc',
        'max_depth': int(max_depth),
        'learning_rate': learning_rate,
        'num_leaves': int(num_leaves)
    }
    cv_results = lgb.cv(params, train_set, nfold=5)
    return max(cv_results['auc-mean'])

optimizer = BayesianOptimization(
    f=lgb_cv,
    pbounds={'max_depth': (3, 10),
        'learning_rate': (0.01, 0.3),
        'num_leaves': (20, 200)
    }
)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

分块读取大数据：

chunksize = 10**6
for chunk in pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=chunksize):
    process(chunk)

类别变量内存压缩：

df['category_col'] = df['category_col'].astype('category')

常见泄漏场景：

使用未来信息做特征（如用测试集统计量填充训练集）
目标编码时未进行交叉验证
时间序列数据未按时间划分

检测方法：

# 检查特征与目标的超前相关性
from scipy.stats import pearsonr
for col in X.columns:
    corr = pearsonr(X[col], y)[0]
    if abs(corr) > 0.8:  # 阈值需根据业务调整
        print(f'可疑特征: {col}, 相关性: {corr:.2f}')

通过特征消融实验验证效果：

features_sets = {'base': ['f1', 'f2', 'f3'],
    'plus_stats': ['f1', 'f2', 'f3', 'mean_f1', 'std_f2'],
    'full': full_features
}

for name, features in features_sets.items():
    scores = cross_val_score(model, X[features], y, cv=5, scoring='roc_auc')
    print(f'{name} AUC: {np.mean(scores):.4f}')

典型输出：