大家好，我是小泽。
刚结束金融赛道的复赛，回来修整了一会。就把初赛的代码整理一下开源给大家。
比赛链接
初赛要求选手依照主办方已给数据找出“羊毛党”，具体包含：利用用户通信、流量、app使用等行为数据。
由于之前主要是在生活赛道，来金融的时候大家已经发现数据中奇数月和偶数月分布差异很大，并且采用1、3月份建模效果最好。所以我这一块主要还是怼的业务特征。
数据处理
首先是对数据做了一些转型以及填充编码处理
data.replace('\\N', np.NaN, inplace=True)#所有从网络侧到用户侧的数据流，都属于下行流量；从用户侧到网络侧是数据流，则属于上行流量，一般用户来说下行流量远大于上行流量f_features = ['gprs_fee', 'overrun_flux_fee', 'out_actvcall_dur', 'actvcall_fee','out_activcall_fee', 'monfix_fee', 'gift_acct_amt', 'call_cnt','up_flux', 'down_flux', 'p2psms_up_cnt','p2psms_cmnct_fee', 'p2psms_pkg_fee']data[f_features] = data[f_features].astype('float')cat_cols = ['if_group','if_family','sms_inpkg_ind']def encode_df(data):for col in cat_cols: print(col)encode = LabelEncoder()data[col] = data[col].fillna('unkown') encode.fit(data[col]) data[col] = encode.transform(data[col])return datadata=encode_df(data)
特征工程
然后是一些根据业务背景做的一些简单的业务特征
data['total_flow']=data['up_flux']+data['down_flux']data['average_flow']=data['total_flow']/data['call_cnt']data['aver_up_fee'] = data['up_flux']/data['call_cnt']data['aver_down_fee'] = data['down_flux']/data['call_cnt']data['total_liuliang_fee']=data['gprs_fee']+data['overrun_flux_fee']data['total_yu_e'] = data['chrg_amt'] + data['gift_acct_amt']data['p2p_feeall'] = data['p2psms_cmnct_fee'] + data['p2psms_pkg_fee']data['use_money'] = data['total_yu_e'] - data['monfix_fee']data['aver_chrg'] = data['chrg_amt'] / data['chrg_cnt']data['total_cnt'] = data['call_cnt'] + data['chrg_cnt'] + data['p2psms_up_cnt']data.drop(['actvcall_fee','out_activcall_fee','overrun_flux_fee','gprs_fee'],axis=1,inplace=True)
接下来是分组特征，分组特征往往表现出比较极端的效果，对模型的影响还是较大，后面需要细致的调试。
data_usr=data.sort_values(by=['phone','month']).reset_index()data_usr.fillna(data_usr.median(),inplace=True)def get_features1(data):data_count=pd.DataFrame()data_count['phone']=data['phone'].unique()for f in tqdm(['chrg_amt','total_liuliang_fee','total_yu_e','p2p_feeall','total_flow','p2psms_up_cnt']):df_temp = data.groupby('phone')[f].agg(**{'df_{}_mean'.format(f): 'mean','df_{}_std'.format(f): 'std','df_{}_max'.format(f): 'max','df_{}_min'.format(f): 'min','df_{}_sum'.format(f): 'sum',}).reset_index()data_count=pd.merge(data_count,df_temp,on='phone',how='left') for f in tqdm(['monfix_fee']):df_temp = data.groupby('phone')[f].agg(**{'df_{}_sum'.format(f): 'sum',}).reset_index()data_count=pd.merge(data_count,df_temp,on='phone',how='left') return data_countdata_usr=get_features1(data_usr)
对数据做EDA分析可以发现部分行为特征做01分箱往往可以表现出比较好的效果
def f(x):if x>0:return 1else:return 0 data['if_flux_na']=0data.loc[(data['up_flux'].isnull())&(data['down_flux'].isnull()),['if_flux_na']] = 1data.loc[data['down_flux']!=np.nan,['if_flux_na']] = 0data.loc[data['up_flux']!=np.nan,['if_flux_na']] = 0data['if_czcs']=data['chrg_cnt'].apply(f)data['if_call']=data['call_cnt'].apply(f)data['if_p2psms']=data['p2psms_up_cnt'].apply(f)data['if_czje']=data['chrg_amt'].apply(f)
接下来的特征主要是考虑两个特征之间的相关性，比如上、下行流量的一些衍生关系。B榜还是挺有用的，A榜的上下行流量数据特征基本没啥用，所以这里只是提一下这方面的思路，具体还是要看大家自己线下对比效果。
def get_features2(df):features = [['gift_acct_amt','monfix_fee'],['up_flux','down_flux']]for fea in features:df[f'{fea[0]}_{fea[1]}_std'] = df[fea].std(1)df[f'{fea[0]}_{fea[1]}_max'] = df[fea].max(1)df[f'{fea[0]}_{fea[1]}_min'] = df[fea].min(1)df[f'{fea[0]}_{fea[1]}_sub'] = df[fea[0]] - df[fea[1]]return dfX_train = get_features2(X_train)X_test = get_features2(X_test)
模型依旧采用的是五折的lgb，由于时间问题并没有尝试五折的catboost，这题的类别特征不是很多，具体的效果没有进行对比
KF = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=, shuffle=True)params = {'objective':'binary','metric':'binary_error', 'learning_rate':0.04, 'num_iterations': 10000, 'silent':True}oof_lgb = np.zeros(len(X_train))predictions_lgb = np.zeros((len(X_test)))# 五折交叉验证for fold_, (trn_idx, val_idx) in enumerate(KF.split(X_train.values, y.values)):print("fold n°{}".format(fold_))print('trn_idx:',trn_idx)print('val_idx:',val_idx)trn_data = lgb.Dataset(X_train.iloc[trn_idx][features],label=y.iloc[trn_idx]) val_data = lgb.Dataset(X_train.iloc[val_idx][features],label=y.iloc[val_idx])num_round = 10000clf = lgb.train(params,trn_data,num_round,valid_sets = [trn_data, val_data],verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200, categorical_feature=cat_cols, ) oof_lgb[val_idx] = clf.predict(X_train.iloc[val_idx][features], num_iteration=clf.best_iteration)predictions_lgb[:] += (clf.predict(X_test[features], num_iteration=clf.best_iteration))/5 print("AUC score: {}".format(roc_auc_score(y, oof_lgb)))print("F1 score: {}".format(f1_score(y, [1 if i >= 0.5 else 0 for i in oof_lgb])))print("Precision score: {}".format(precision_score(y, [1 if i >= 0.5 else 0 for i in oof_lgb])))print("Recall score: {}".format(recall_score(y, [1 if i >= 0.5 else 0 for i in oof_lgb])))
写在最后
到这里基本就结束了，是不是觉得很不可思议？百余行代码就可以获得较好的成绩，也没有用比较花里胡哨的模型，所以根据数据去实现好的业务特征往往就是会带来意想不到的效果，由于做金融赛道的时候只剩下一周时间还有部分想法没有实现，这里也一并分享给大家（仅供参考）：
1.对类别特征做交叉
2.对数值特征(比如余额)做更为细致的分箱
3.研究业务背景，根据已有的特征去实现更强的业务特征
4.尝试更换其他模型，比如catboost
我是小泽，一名还在努力的大三小生。如果你觉得这篇文章对你有些帮助欢迎点赞，也期待你的关注！
同行的小伙伴也欢迎加我微信，一起学习进步！
如果觉得《中国移动“梧桐杯”大数据应用创新大赛智慧金融初赛TOP1开源》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
