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Kaggle实践之《Home Credit Default Risk》的逐步优化

news 2026/4/2 1:52:40

记录下每一次的改进及其score。

1、只用训练集的特征+简单处理

特征只用训练集的特征，把string型的特征全部进行one-hot转化，然后随机1:4分成测试集训练集，模型也调参直接出结果。

最终的score是训练集80.13%、验证集76.33%、线上74.28%。
在这里插入图片描述

实验2：SK_ID_CURR作为唯一的ID，特征重要性能排在第12位?
处理方法：做个消融实验，去掉这个特征，80.44%、75.82%、74.62%。
结论：虽然训练集auc相比上一次实验下降了0.51pt，但是线上score却增加了0.34pt，可见虽然SK_ID_CURR的特征重要性较高，但对模型的泛化性有负向作用。

实验3：很多flag特征也被当做string类型进行了one-hot处理，导致其实是两个一样的特征?
处理方法：在做特征one-hot的时候，去掉一个特征。81.66、76.08、74.42%。

实验下来差异都没什么增益，明天增加bureau的数据试试。

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