整理下这个项目的思路：
对于一般实习或校招生，项目可能比较少。关键要把项目的重点，难点，是如何做的，怎么解决的，学到了什么说清楚。
项目中用到的技术栈好好准备，面试的时候一定要讲清楚，如果能在底层深挖一下会更好。
〇、项目简介
2020.01 - 2020.02 阿里天池数据挖掘比赛——快来一起挖掘幸福感。
数据：
阿里云上面给Excel形式数据，数据量在1.2万；100多属性：收入、学历、地域、心理预期、性别、身高体重......
对应的幸福感指数：1/2/3/4/5
目标：
训练DNN模型，由属性=》幸福感指数
训练集数据给出，而测试集未给出，用来检验上传模型的优劣：
用均方差MSE（）衡量预测准确度，MSE值越小越好
一、数据预处理
缺失值处理：（学历缺失）
- 通常用：均值填充，但效果不如找规律赋值（因为学历缺失一般意味着学历不佳）
- 实在匮乏才删除属性。即使90%缺失也可能有相当的价值。
数据分箱
（用处不是很大，作用是防止过拟合）
二、特征工程：观察数据的特征，创造新的特征组合。
关于新特征，我的发现主要是两个：“相对值” & “反常现象”。
（1）相对值（幸福是相对的，不仅在于绝对值，更在于相对值）
- 相对收入= 绝对收入 - 基准值 （基准可以是：城市农村、性别、年龄段、与配偶比）：
构造新特征 or 改造原有特征
- BMI:体重/身高^2，组合出的新特征，更能反映问题 1+1>2，与目标happiness更高的相关性，远好于各个单一属性。
分箱：特征离散化以后，简化逻辑回归模型，降低过拟合的风险。（合理分箱：BMI用了世卫组织的分箱标准：正常、超重、肥胖、特别肥胖） （年龄也分箱：5/10岁分为一段，比一岁岁好用，不容易过拟合。70 后 80后 90后 00后）
（2）反常现象
"研究生收入" 问题：在读本科生、研究生的收入相对同龄已经工作的同学，收入绝对劣势，但是其幸福感反倒高很多。
于是，找出：学历高&在读，强制加 "人为工资" 进去。
三、深度学习 DNN模型选择+组合、调参
lgb+xgb(两个都是boosting)，然后stacking模型融合
boosting:多个决策树串行，减小bias偏差；stacking:不同模型串行，类似搭积木。
- 决策树：基于信息熵增益，每次选择增益最大的属性分裂（-Σnlogn）
- 多个决策树boosting（串行迭代）变为GBDT（梯度boosting决策树）
- GBDT--> lgb：对连续值，分段离散（简化）后计算
一些困难：
（1）计算迭代慢：
融合模型（lgb、xgb先内部串行--boosting，后之间串行--stacking）--> 单独用 lgb(轻量化模型)：约提高迭代速率15-20倍。
（2）idea副作用：（比如上面的学历缺失、相对收入就是idea）（看似很好、很合理的idea，到实际结果，竟然是副作用）
一开始小组成员都是：直接加 多个新特征，直接3个模型bagging+boosting完整走一遍，迭代速度超慢，很难一个个验证效果
改用单独lgb轻量级模型，一个个验证尝试，剔除了大概一半新特征（不仅没有提高，还有副作用）
不断改进 效果显著，
最终成绩进入所有比赛队伍前1%
