天池实战赛o2o优惠券使用预测-实战学习

赛题的比赛背景：

随着移动设备的完善和普及，移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段，这其中以O2O（Online to Offline）消费最为吸引眼球。据不完全统计，O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家，也不乏百亿巨头的身影。O2O行业天然关联数亿消费者，各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录，因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言，滥发的优惠券可能降低品牌声誉，同时难以估算营销成本。个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术，它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力。本次大赛为参赛选手提供了O2O场景相关的丰富数据，希望参赛选手通过分析建模，精准预测用户是否会在规定时间内使用相应优惠券。

数据：

本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。
注意：为了保护用户和商家的隐私，所有数据均作匿名处理，同时采用了有偏采样和必要过滤。

评价方式

本赛题目标是预测投放的优惠券是否核销。针对此任务及一些相关背景知识，使用优惠券核销预测的平均AUC（ROC曲线下面积）作为评价标准。即对每个优惠券coupon_id单独计算核销预测的AUC值，再对所有优惠券的AUC值求平均作为最终的评价标准

提交结果：

一、SGD 分类

def check_model_SGD(data, predictors):
    
    classifier = lambda: SGDClassifier(
        loss='log',  # loss function: logistic regression
        penalty='elasticnet', # L1 & L2
        fit_intercept=True,  # 是否存在截距，默认存在
        max_iter=100, 
        shuffle=True,  # Whether or not the training data should be shuffled after each epoch
        n_jobs=1, # The number of processors to use
        class_weight=None) # Weights associated with classes. If not given, all classes are supposed to have weight one.
 
    # 管道机制使得参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用，管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理。
    # 可参考：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648
    model = Pipeline(steps=[
        ('ss', StandardScaler()), # transformer# 去均值和方差归一化
        ('en', classifier())  # estimator
    ])
 
    parameters = {
        'en__alpha': [ 0.001, 0.01, 0.1],
        'en__l1_ratio': [ 0.001, 0.01, 0.1]
    }
 
    # StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。
    folder = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=True)
    
    # Exhaustive search over specified parameter values for an estimator.
    #参考：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/86227582
    grid_search = GridSearchCV(
        model, 
        parameters, 
        cv=folder, 
        n_jobs=-1,  # -1 means using all processors
        verbose=1)
    grid_search = grid_search.fit(data[predictors], 
                                  data['label'])
    
    return grid_search

heda3

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