原文发表于：数据竞赛：工业互联网算法大赛汽车赛道Top1方案
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背景
18年时，我在天津Valeo做VDA审核。印象很深，审核时，完全不像实习的工厂态度，甚至安排厂长和总部VP给我们卑谦的详细介绍。最后那天，厂长忙前忙后的拿各种材料佐证自己确实按流程在做，我无聊的试图在本子上从头写出线性回归，没写出来。那时才意识到自己水平真是差，开始慢慢学习了一波ML。今天遇到汽车的比赛，就参加了。之前已分享过在其他赛道的经历：
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比赛特点：
信号特征，在预处理上要花不少时间。用了祖传代码为基础。
特征选择，肉眼可以提前判断是否有效。
个人拙见是这个任务不怎么适合机器学习，至少目前给出的数据不适合。因为目标几乎找不到任何有效特征，随机性很大。但整体场景在汽车工业很常见，需求很大。
个人总结：
运气第一，比赛第二
一些常用特征和验证方法仍然有用
针对数据特殊情况，做了一些平平无奇处理
Roadmap
D1
拿到测试数据后，首先把探索性分析用在新数据上。特征主要是基本的套路，特征上主要是全局的统计特征，加分段的统计特征。工序划分方法如下：
画图分析的时候发现了一个规律，就是拧紧阶段会有一个角度逆行，如果逆行期间的扭矩平整又规律的话，静态扭矩有可能更大。最后证明是矮子里拔将军的好特征：
D2
D1得分：1.93，排名：1st/8。
在D1基础上新建了部分特征，同时一开始的猜测是正确的，这个数据做机器学习只比平均值靠谱一点点。所以用instance based模型应该更靠谱一些。这里首先换了一种验证方法，原本按file_id分层采样的五折交叉验证，通过我的观察，数据是连续的，完全没有打乱，而一些波峰是连续的。既然机器学习不好用，找到测试集和训练集哪一段最相似，也许可以出奇制胜了。这里我先用0-100和100-200了，因为猜测这两段就是关键。本地验证从1.67增加到1.72。预测平均值由25.14减少一点25.07。
D3
D2得分1.964，排名2nd/15
分析：上了一堆花里胡哨之后，还自以为找到了一些规律，但得分下降了。不过还算正常，比赛都会有一段瓶颈期，没想到来的这么突然。一下子改动太多，其实不知道哪个能加分、哪个会减分。教训就是每次只选择最有希望的两个，变量要控制好。本地验证难道有用？感觉想多了。
进展：继续滚动播放信号与类别的关系，试图发现点什么规律。同时，认真分析了D1新提供的数据电流时间曲线，看看能不能摸索出一些规律，先回退到了D1。同时每隔10跑一个本地验证，试图找到哪段数据集和测试集是最接近的。暂时没有找到哪段和第一天分数相近。
D4
新增了数据筛选部分。分析：目前对特征上的收获是1）从机理和数据两方面涞源进行添加，2）训练时要反复检查才能加入，毕竟特征和目标的关系肉眼可见。
进展：回到了之前发现的唯一一个像样的规律。从机理上说，静态扭矩应该小于动态扭矩，但事实却是有一些30多的。而且RMSE作为评价指标，这几个异常也是占分非常大的，我Lightgbm设置的同一叶子节点的最小样本是7，所以这几个样本基本考虑不到、还加大了原节点误差。D5从这点切入，预测值较大、同时该特征也特别大的情况下，把他们都提到31。为了稳妥，只选了两三个数字进行调节。
同时新增加了过度阶段的其他统计特征：
奇妙的一夜，换了数据说晚上11点测试一次。然后，又多给了一次11:30的测试机会。不知道有没有人已经睡了，或者电脑不再身边，就挺突然的；还好半夜的我一般都在电脑前。
D5
白天通知说比赛延期两天，很多人私信反应要求增加。
原计划：对划分的所有阶段，暴力生成所有可能生成的统计特征。然后分别用split gain和null importance的方式特征选择。
新计划：躺平，每天只调节参数提交。主要是模型后处理的参数，也就是整体偏移量。
D6-D9:
无进展，由于在排行榜领先，每天简单调调参数就提交了，调节整体偏移量真的有些进展。一个小比赛就结束了，运气独占八成，由于主办方要求，代码不能开源，下期再见。我是YueTan，谢谢关注
