LightGBM
支持高效LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) 是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式，可以快速处理海量数据等优点。
LightGBM 框架中还包括随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。
例如: 在个性化商品推荐场景中，通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为(点击、曝光未点击、购买等)作为训练数据，来预测用户点击或购买的概率。根据用户行为和用户属性提取一些特征，包括类别特征 (Categorical Feature) : 字符串类型，如性别 (男/女)
物品类型:服饰、玩具和电子等
数值特征(Numrical Feature) : 整型或浮点型，如用户活跃度或商品价格等.
特征工程方法
历史平移特征：通过历史平移获取上个阶段的信息；可以将d-1时间的信息给到d时间，d时间信息给到d+1时间，这样就实现了平移一个单位的特征构建。
窗口统计特征：窗口统计可以构建不同的窗口大小，然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息，可以反映最近阶段数据的变化情况。如下图所示，可以将d时刻之前的三个时间单位的信息进行统计构建特征给d时刻。
原本给的task2内容中，有一段lightgbm库相关的内容可能有点过时了。查阅文档后发现需要调用callbacks而不是像原本那样使用。
def time_model(lgb, train_df, test_df, cols):
# 训练集和验证集切分
trn_x, trn_y = train_df[train_df.dt>=31][cols], train_df[train_df.dt>=31]['target']
val_x, val_y = train_df[train_df.dt<=30][cols], train_df[train_df.dt<=30]['target']
# 构建模型输入数据
train_matrix = lgb.Dataset(trn_x, label=trn_y)
valid_matrix = lgb.Dataset(val_x, label=val_y)
# lightgbm参数
lgb_params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'mse',
'min_child_weight': 5,
'num_leaves': 2 ** 5,
'lambda_l2': 10,
'feature_fraction': 0.8,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 4,
'learning_rate': 0.05,
'seed': 2024,
'nthread' : 16,
'verbose' : -1,
}
# 训练模型
model = lgb.train(lgb_params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], categorical_feature=[], callbacks=[lgb.early_stopping(500), lgb.log_evaluation(500)])
# 验证集和测试集结果预测
val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)
test_pred = model.predict(test_df[cols], num_iteration=model.best_iteration)
# 离线分数评估
score = mean_squared_error(val_pred, val_y)
print(score)
return val_pred, test_pred
lgb_oof, lgb_test = time_model(lgb, train, test, train_cols)
# 保存结果文件到本地
test['target'] = lgb_test
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)