特征经验分享以及管理文件，远程运行的小技巧

首先，我是通过腾讯这次比赛第一次接触数据挖掘，机器学习这一块内容的，也是为了这个比赛学的python。说出来你们都不信，我是用Matlab提交的第一次成绩，因为当时还不会python。
接下来我会介绍我的一些小心得，马上要期末考了，打算拿个小礼品撤退。明年见，哈哈。

关于特征

A) 简单提取一下数据集提供的特征，会发现绝大部分都是类别型的特征。类别型的特征直接拿来训练效果比较差，所以用one-hot或者统计来做会有很好的收益。而统计和one-hot可以理解成用另外一种表达方式来表达这些特征，所以如果用了统计，实际上没有必要保留之前的类别特征。
B) 我们也可以尝试从数据集中提取一些特征，比如把hometown提取出省和市，但要注意，实际上数据集给出的hometown就是“市”一级的编码了。也可以尝试将clickTime分箱，当然具体有没有用要试了才知道。
C) 另外有一个特征，就是时间特征，这个特征不好处理，我的理解是，使用滑窗统计实际上是应用了间接的使用了时间特征。

我是这样滑窗的，从第26天开始，统计前面7天的特征出现的ClickNum 和 ChangeNum 还有历史转化率（不能直接使用，要滑窗）。至于为什么从26开始，是因为数据集中可以看到16，17天有异常波动。当然这样做，有个不足，也是我一直在寻找解决方法的地方，就是30天的噪声问题。
决赛中数据集过大，我只采用26，27，28，31 这四天进行统计。
D）还有一个要注意的点就是重复点击这个强特征，要注意这31天的数据是连续的，所以测试集开头的那几个点击可能是前一天训练集的重复点击，所以最好是先append之后再去提取重复点击的特征。
E）关于组合特征，实际上没必要也没办法做到所有特征组合一遍

我把特征分成这四类，然后用userID 和后三类进行组合统计，用app ID和第1，3，4类进行组合统计，用positionID和第1，2，4类组合统计，依次类推。效果还不错。
F）关于installedapps表，我简单统计发现 appPlatform=2的平台一条数据都没有，这也导致空缺值过大，具体怎么利用这一点我还没想到。

关于一些算法问题

A) 由于决赛训练集过大，基本上我认为一个程序运行时间过长，那8成是你的代码不够优化。所以我宁可花时间修改程序，也不愿意等程序跑。这里的建议是使用pandas Dataframe的时候尽量采用行操作，实际上pandas 行操作应对千万级别的数据的时候还是完全没问题的。
B) 如果不得不用迭代，比如重复点击的trick，我想了很多办法让它通过行操作实现，结果一直行不通。网上很多人会建议说用iterows，实际上即使是n级别的iterows都挺慢的。更好的方法是把Dataframe转换成dict，一个用10小时才能iterrows完的Dataframe，转换成dict可能只要1，2分钟可以迭代完。

关于文件管理

这个是我个人的一个摸索出来的一个方式，也不知道专不专业。我的整个目录是

final 放决赛的数据集，然后chmod –R 555，即没有写入权限，可以保护数据集。然后data再来放中间产生的数据集，然后code里面会有以数据集命名的代码先对每个表做一些简单处理，这样在之后的测试训练过程中，不用反复运行一些重复多余的运算。例如： ad.py

关于Linux 系统远程登陆跑程序

想必很多人都是采用远程Linux系统来跑程序，有时候跑模型时间比较久，最悲哀的莫过于跑到最后几次迭代的时候电脑断网了。
解决的方法实际上很简单，使用nohup命令,让程序在后台运行： nohup python *.py
，之后你就可以做自己的事情，直到差不多了，再连接ssh进入工作目录 vim nohup.out 它会记录程序的输出，或者直接tail nohup.out看看迭代到第几次了。