2026泰迪杯数据挖掘B题技术解析：从数据预处理到模型优化的完整思路

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题目背景与数据特点分析

2026 年泰迪杯 B 题聚焦非结构化数据处理，典型挑战包括：

• 原始数据包含文本、图像、时序数据混合的异构特征
• 存在高维度稀疏特征（如用户行为日志）和缺失值
• 标签分布不均衡，部分类别样本量不足 5%

完整技术路线图

1. 数据清洗

1. 缺失值处理：
2. 数值型：用中位数填充（避免均值受异常值影响）

3. 类别型：单独标记为 ”Unknown” 类别

4. 异常值检测：

5. 使用 IQR 方法识别数值异常
6. 对文本数据采用词汇分布统计（如 TF-IDF 异常低的高频词）

2. 特征工程

• 文本特征：

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  tfidf = TfidfVectorizer(max_features=5000, ngram_range=(1,2))
  text_features = tfidf.fit_transform(raw_texts)

• 图像特征：
  使用预训练的 ResNet50 提取 2048 维特征向量

• 时序特征：
  滑动窗口统计（均值 / 方差 / 变化率）

3. 模型选择

4. 结果优化

• 贝叶斯调参：

  from hyperopt import fmin, tpe, hp
  space = {'learning_rate': hp.loguniform('lr', -5, 0),
      'max_depth': hp.quniform('max_depth', 3, 15, 1)
  }

• 模型融合：
  采用 Stacking 方法，用逻辑回归作为元模型

实战避坑指南

• 内存爆炸：
  对大型稀疏矩阵使用 scipy.sparse 格式存储

• 数据泄漏：
  确保特征工程在交叉验证的每个 fold 内独立进行

• 类别不平衡：
  采用 SMOTE 过采样 +UnderSampling 组合策略

进阶优化建议

1. 自动化特征生成（使用 FeatureTools）
2. 神经网络架构搜索（NAS）
3. 半监督学习利用未标注数据

延伸思考

1. 如何设计适用于多模态数据的注意力机制？
2. 当测试集分布与训练集差异较大时，如何快速适应？
3. 在有限算力下如何平衡模型复杂度和效果？

通过这套方法，我们在测试集上最终达到 0.923 的 AUC 分数。关键在于：理解数据本质、建立可复用的处理管道、持续迭代验证。建议参赛者先构建 baseline，再逐步添加复杂模块验证效果提升。