风控建模一等奖
使用拍拍贷数据，建模全过程，从数据预处理开始到最后的模型比较。仅用于交流学习。队伍介绍队名“不得仰视本王”,队伍由五个小伙伴组成,我们是在一个类以的比赛(微额借款用户人品预测大赛)认识的,对数据挖掘竹热爱让我们走到了一起,以下是成员简介:姓名学校、学历比赛经历匚陈靖」中国科学技术大学研二天泡科学家总分第三,微额借贷用户人品预测大赛季军朱治亮浙江大学研二淘宝穿衣搭配比赛李军,微额借贷用户人品预测大赛李军质耀重庆邮电大学研二微额借贷用户人品预测大赛冠军匚赵蕊」重庆邮电大学研微额借贷用户人品预测大赛亚军黄伟鹏北京大学研一微额借贷用户人品预测大赛冠军解决方案概述2.1项目介绍与问题分析拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估厍户当前的信用状态,给每个告款人打出当前状态的信用分,在此基础上再结合新发标的信息,打出对于每个标约6个月内逾期率的预沨,为没资人提供关键的决策依据。本次竞赛目标是根据用户历史行为数据来颈测用户在六来6个月内是否会逾期还款的概率。问题转换成2分类问题,评估指标为AUC,从 Master, LogInfo, Update Info表中构建恃征,考虑评估指标为AUC,其本质是排序优化问题,所以我们在模型顶层融合也使用基于排序优化的 RANK AVG融合方法。2.2项目总体思路本文首先从数据清洗开始,介绍我们对缺失值的多维度处、对离群点的剔除方法以及对字符、空格等的处理;其次进行特征工程,包括对地理位置信息的特征构建、成交玉间特征、类别特征编码、组合特征构建、 Lpdatelnfo和 Log Info表的特征提取等;再次进行特征选择,我们采用了 boost, boost的训练过栏即对特征重要性的排序过程;然后处理类别的不平衡度,由于赛题数据出现了类不平衡的情况,我们采用了代价敏感学习和过采样两和方法,重点介绍我们所使用的过采样方法;最后一部分是模型设计与分析,我们采用了二业界广泛应用的逻辑回归模型、数据挖掘比赛大杀器 ghost.,创新性地揆索了large- scale sⅧm的方法在本赛题二的应用,玟得了不错的效果,此外还介绍了模型融合方、数据清洗3.1缺失值的多维度处理在征信领域,用户信总的完善程度可能会影响该层户的信用评级。一个信息完苦程度为100%的户比起完善程度为50%的用户,会更加容易官核通过并得到借款。从这一点亡发,我们对缺失值进行了多维度的分析和处理按列(属性)统计缺失值个数,进一步得到各列的缺失比率,下图(图1)显示了含有缺失值的属性和相应的缺失比率sing rate of Attributes图1.属性缺失比枣WeblogInfo_1和 WeblogInfo3的缺失值比率为97%,这两列属性基本不携带有用的信息,直接剔除。 Uscr Info_11、 Userinfo_12和 Uscr info_13的缺失值比率为63%,这三列属性是类别型的,可以将缺失值用-1垣充,相当于“是否缺失”当成另一种类别。其他缺失值比卒较小的数值型属性用中值填充按行统计每个样本的属性缺矢值个数,将缺失值个数从小到大排序,以序号为横坐标,缺失值个数为纵坐标,画出如下散点图(图2)test set16016014014C12012Cw9mczE100400060008000Order Numbe(sort ircreasinglyOrde Nt mber(sort increasing ly)图2.样本属性缺失个数对比 trainset和 testset上的样本的属性缺失值个数,可以发现其分有基本一致,但是trainset上出了几个缺失值个数特别多的样本(红框区域内),这几个样本可以认为是离群点,将其剔除另外,缺矢值个数可以作为一个特征,衡量用户信息的完善程度。3.2剔除常变量原始数据宁有190维数值型特征,通过计算每个数值型特征的标准差,剔除部分变亿很小的特征,下表(表1)列出的15个特征是标准差接近于0的,我们剔了这15维特征表1.剔除数值特征标准差属性标准差属性标准差属忾标准差Webloglnfo_10 0.0707 WeblogInfo_41 0.0212 Webloglnfo_490.0071Webloglnfo_23.0939 WeblogInfo_43 0.0372 Webloglnfo_5200512Webloglnfo_31.0828 Webloglnfo_44.0166 Webloglnfo_5400946Webloglnfo_32 0.0834 Webloglnfo_46.0290 WeblogInfo_5500331Webloglnfo_40.0666 Webloglnfo_47 0.0401 WeblogInfo_58006093.3高群点剔除在样本空间中与其他样本点的一般行为或特征不一致的点称为离群点,考虑到离群点的异常特征可能是多维度的组合,我们通过分析样本属性的缺矢值个数,剔除了极少量的离群点(见3.1节)此外,我们还采用了另外一种简单有效的方法:在原始数捶上训练ⅹ gboost,用得到的xgb模型输出特征的重要性,取最重要的前20个特征(如图3所示),统计每个栏本在这20个特征上的缺失值个数,将缺矢值个数大于10的样本作为离群点。ThrciParty Ifn PeriodIntrAparty nto HerodThrcPorty hfo Penod3ardiParty hfo Period?ThirdParty Info Penod图3.Xgb特征重要性通过这个方法,易除了400多个样水。这些样在重要特征上的取值是缺失的,会使得模型学习变得因难,从这个角度妖说,它们可以看成是离群点,应剔除掉。3.4其他处理(1)字符大小写转换Userupdate Info表宁的 Userupdate Info1字段,属性取值为英文字符,包含了大小写,如Q"和”qQ",很玥显是同一和取值,我们将所有字符统一转换为小写(2)空格符处理Mastor表中 UserInfo9字段的取值包含了空格字符,如“中国移动”和“中国移动”它们是同一种取值,需要将空格符去除。(3)城市名处理Userinfo_8包含有“重庆”、“重庆市”等取僬,它们实际上是同一个城市,需要把字符中的“市”全部去掉。去掉“市”之后,城市数由600多下降到400多。四、特征工程4.1地理位置的处理对地理位置信(类别型变量)最简单的处理方式是独热编码(one- hot encoding),但是这样会得到很高维的稀疏特征,影响糢型的学习,我们在独热编码旳基础上,做了特征选择。下面介绍具体的方法。赛题数据提供了用户的地挛位置信息,包括7个字段: Userinfo2、 Userinfo4、UserInfo7、 UserInfo8、 UserInfo I9、 UserInfo20,其中 UserInfo_7和 UserInfo19是省份信息,其余为城市信息。我们统计了每个省份和城市的违约率,下图以 Userinfo_7为例图1.省分违约率可视化图5可视化了每个省份的违约率,颜色越深代表违约率越大,其中违约率最大的几个省份或直辖市为四川、湖南、湖北、吉林、天津、山东,如下图所示:图5.违约深突出省份可视化因此我们可以构建6个二值特征:“是否为四川省”、“是否为湖南省”...“是否为山东省”,其取值为或1。其实这相当于对地理位置信息做了独热编码,然后保留其中有判别性的菜些列。这里 UserInfo_7何含32和取值,编码后可以得到32维的稀疏特征,而我们只保留其宇的6维以上我们是通过人工的分析方法去构延二值特征,在处理省份信息时还是匕较直观的,但是处理城市信息,比如 Userinfo2,包含了33个减市,就没有那么直观了。为了得到有判别性的二值特征,我们首先对 Userinfo2进行独热编码,得到333维的二值特征,然后在这333维稀疏特征上训练ⅹgb模型,再根据xgb输出的特征重要性刷选二值痔征,以下是选取到的部分二值特征(对应的城市):“淮纺市”、“九江市”、“三门峡市”、“汕头市”、“长春市”、“铁岭市”、“济菊市”、“成都市”、“淄博市”、“牡丹江市”。按城市等级合并类别型特征取值个数太多时,独热编码后得到太高维的稀疏特征,除了采用上面提到的特征选择方法外,我们还使用了合并变量的方法。按照城市等级,将类别变量合并,例如线城市北京、上海、广州、深圳合并,赋值为1,同样地,二线城市合并为2,三线城市合并为3>经纬度特征的引入以上对地理位置信息的处理,都是基于类别型的,我们另外收集了各个城市的经纬度,将城市名用经纬度替换,这样就可以将类别型的变量转化为数值型的变量,比如北京市,用经纬度(39.92,116.46)替换,得到北纬和东经两个数值型特征。加入经纬度后,线下的cross validation有千分位的提升。城市特征向量化我们将城可特征里的城市计数,并取Log,然后等值离散化到610个区间内。以下图为例,将 serino2这个特征里面的325个城市离散为一个6维向量。向量“100000”表示该城位于第一个区间。线下的 cross validation有千分位的提升。Loglui2 num)6.城市特征离散化地理位置差异特征如图8所示,1,2,1,6列郗是城市。那么我们构建一个城市差异的特征,比妇diff_12表示1,2列的城市是否相同。如此构建 diff l2,diff_14,diff_l6,diff_24,diff26,diff46这6个城市差异的特征。线下的 cross validation有千分位的提升。⊥aJse⊥nfa2 userinfo4 Userinfo7 Userinfo8 Userinfo19uer⊥nf。201C013郴州1C020惠州1C033零1c035深圳东东东东建东福建省10038济104连云港远言港带1C042德州1c043青岛聊拔东自聊城市46深圳汕广东广东省汕尾市105所多工新乡图7.地理位置差异样例4.2成交时间特征按日统计训练集中每天借贷的成交量,正负样本分别统计,得到如下的曲线图8,横坐标是日期(20131101至20141109),纵坐标是每天的借贷量。蓝色由线是违约的样本每天的数量(为了对比明显,将数量乘上了2),绿色曲线对应不违约的样本train set1200count o10008004002广外从20030350Date20131101~20141109图8.每日借贷量统计可以发现拍拍贷的业务量总体是在埤长的,而违约数量一开始也是缓慢增长,后面基本保持不变,总体上违约率是平稳甚至下降的。在横坐标300~350对应的日期区间,出现了些借贷量非鸴大的时间苄点,这些可能隐减着苿些信息,我们尚未挖掘出来。考虑到违约率跟时间线有关,我们将戒交时间的字段 Listinginfc傲了几种处理,一和是直接将其当做连续值特征,也就是上图对应的横坐标,另一和是离散化夂理,每10天作为一个区间,乜就是将日期0`10离散化为1,日期1120离散化为2.4.3类别特征的处理除了上面提到的对菜些类别特征进行特殊处理外,其他类别特征都做独热编码。44组合特征Xgboost的训练完成后可以输出特征的重要性,我们发现第三方数据特征ThirdParty Info Period XX”的 feature score比较大(见图3),即判别性比较高,于是用这部分特征构建了ξ合特征:将特征两两相除得到7000个特征,然后使用 boost对这7000多个特征单独训练模型,训练完成后得到特征重要性的排序,取其中top500个特征线下cv能达到0.73+的AUC值。将这500个特征添加到原始特征体系中,线下cv的AC值从0.777捉高到0.7833。另外,也组合了乘法特征(取对数):10g(x*y),刷选出其中的270多维,加入到原始特征休系中,单模型cv又提高到、0.785左右。4.5 Upadte Info表特征根据提供的修改信息表,我们从中抽取了用户的修改信息特征,比如:修改信息次数,修改信息时间到成交时间的跨度,每和信息的修改次数等等特征。46 LogInfo表特征类似地,我们从登录信息表里提取了用户的登录信息特征,比如登录天数,平均登录间隔以及每种操作代码的次数等47排序特征对原始特征中190维数值型特征接数值从小到大进行排序,得到190维排序特征。排序特征对异常数据有更强的鲁棒性,使得模型更加稳定,降低过拟合的风险。五、特征选择在特征工程部分,我们构建了一系列位置信息相关的特征、组合特征、成交时间特征、排序特征、类别稀疏侍征、 updateinfo和1 oginfo相关的特征等,所有特征加起来将近1500维,这么多维特征一方面可能会导致维数灾难,另一方面很容易导致过拟合,需要做降维处理,降维方法赏用的有如PCA,tSNE等,这类方法的计算复杂度比较高。并且根据以往经验,在数据挖掘类的匕赛中,PCA或t-SNE效果仨往不好。除了釆用降维算法之外,也可以通过特征选择来降低特征维度。特征选择的方法很多:最大信息系数(MIC)、皮尔森相关系数(衡量变量间的线性相关性)、正则化方法(L1,L2)、基于模型的特征排序方法。比较高效的是最后一种,即基于学习模型的特征排序方法,这种方法有一个好处:模型学习的过程和特征选择的过程是同时进行的,医此我们采用这和方法,基于 boost来做特征选择, xgboost模型洲练完成后可以输岀特征的重要性(见3.3图),据此我们可以保留TopN个特征,从而达到特在选择的目的。
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μC/OS-II操作系统在STM32上的移植
详细介绍μC/OS-II操作系统在STM32上的移植过程，引导初学者完成基本的操作系统架构的创建。建立工程使用(我使用版)在目录下建立工程,工程名为。选一个系列的芯片,哪一个都无所谓(我选的是因为我的板子就是用这个芯片),接下来要注意的是当弹出是否拷贝启动代码到工程文件夹时要选,因为标准外设厍里已经有启动代码了。将里的顶层日录名改为,并将第一个名改为把日录下所有和文件加载到工程里的在下建立一个目录用来放置系统初始化代码。把拷贝到文件夹拷贝到文件夹中。是中断服务程序文件。是标准外设库的配置文件,对于工程中不需要的外设,可以注释掉里面的包含的头文件。这里我建议先仅留下,用到什么再打开什么,这样编译起来快一点,当然也可都留着。使用标准外设库事实上标准外设库的使用在中的节中已有说明,下面我把其中的步骤罗列一下根据所选芯片,把中的启动代码加到工程中,这一步在上面凵经做过了。在的行,根据所选芯片类型,去掉相应注释,这里我去掉行的注释(大谷量型片)去掉行的注释,启用标准外设库。在的行,根据所选芯片主频,去掉相应注释,默认注释已去掉,如果你的芯片主频是,就不用做修改了,这里我的芯片是注释去掉注释跑马灯程序现在可以使用标准外设库了,下面以一个简单的跑马灯程序说明。在日录下建立作为系统入口在下建立一个日录用来放置板级支持代码,建立代码如下:在中建立组,并将各种代码加入。在工程的选项卡的中添加选项卡中选选项卡中选选项卡选打钩,这一步大家可以根据自己手上的仿真器做不同选择。编译运行。在上的移植详解虽然目前网上凵经有不少关于在上的移植版本,包括也有官方移植版本。但这些版本具体是怎么移植出来的,又该怎么基于移植好的开发应用软件,网上介绍的并不多。这里介绍一下我的移植经历,希望对大家有所帮助。我的移植基本上是从零开始的。首先想要做好移植,有两方面的內容是必须要了解。日标芯片内核原理虽然我们移植的目标芯片是,但操作系统的移植基木是针对内核(以下简称)而言的,所以我们只需了解内核就好了。片就是内核加上各种各样的外设。怎么才能了解呢?看一本书权威指南(宋岩译,网上多的很)就好了,很多同学可能想,看完这本书移植的新鲜劲都没了,因此我把该书和移植有关的章节都刎了出来,并对其中的重点内容进行介绍,我数了数相关章节还不到页,就这点内容,总要看了吧。相关章节如下概览主要了解的概貌。刚开始看时不用追求仝部理解,后面会有详细介绍,很多内容多看几遍就明白。其中指令集,只要了解,只使用就了基础寄存器组通用寄存器堆栈寄存器有两个,和同时只能看见一个引用时,引用的是正在使用的那个可用于异常服务和应用程序只能用于应用程序系统复位后,用的堆栈指针是连接寄存器,又名,存储返冋地址程序计数寄存器,又名特殊功能寄存器程序状态字寄存器组(中断屏蔽寄存器组(控制寄存器(程序状态字寄存器组()分为应用程序中断号执行每个都是位,由于这个寄存器有效位是错开的,因此可以组合访问。中断屏蔽寄存器组(),这三个寄存器用于控制异常的使能和除能。控制寄存器()它有两个作用:定义特权级别选择当前使用哪个堆栈指针操作模式和特权极别操作模式处理者模式和线程模式异常处理:处理者模式主程序:线程模式不区分特权级和用户级,程序始终工作在特权级这两个堆栈指针的切换是全自动的,就在出入异常服务例程时由硬件处理。没什么好讲的,需要看。复位序列初值初值复位向量异常异常类型分为系统异常编号和外部中断大于优先级支持个固定的高优先级和多达级的可编程优先级。在中,每个中断都有一个优先级配置寄存器(个,用来配置该中断的优先级。但该寄冇器并不是每个位都被使用,不同制造商生产的芯片不相同,譬如使用位,也就是说支持个可编程优先级(参考注意该寄存器是以对齐的,因此每个中断的优先级配置寄存器位有效,位无效。对于优先级,又分为抢占优先级和亚优先级,中的应用程序中断及复位掉制寄存器的优先级分组描述了如何划分抢占优先级和亚优先级什么意思?以为例,优先级配置寄存器不是位有效吗,如果中的优先级分组值为,则优先级配置寄冇器的位确定抢占优先级,位确定亚优先级。此时所有中断有个抢占优先级,每个抢占优先级有个亚优先级。抢占优先级高的中断可以抢占抢占优先级低的中断,即抢占优先级决定了中断是否可以嵌套相同抢占优先级的中断不能嵌套,但当抢占优宄级相同的异常有不止一个到来时,就优先响应亚优先级最高的异常。参考附求表表中断优先级寄存器阵列共系统异常优先级寄冇器共个优先级相同,看中断号,中断号小的优先。向量表初始在处,可以通过向量表偏移量寄存器(地址:)更改,般无需更收。中断输入及挂起行为需要看。异常可不看和主要用在分特权级和用户级的操作系统,不区分特权级和用户级可以不管这个东西。这里说点题外话,一开始我很奇怪为什么会提供这种中断,因为这种中断一般都是用在大型的操作系统上,如系统上,可又不提供,应该是无法移植系统。后来我才知道是针对没有的嵌入式系统而设计的不过还是很怀疑有人会在像这种芯片上用中断主要做上下文切换,也就是任务切换,是移植过程中最重要的中断。主要有两点中断是手工往的悬起寄存器中写产生的(由写)中断优先级必须设为最低在讲移植代码时会介绍具体是如何做的。对于的部分应认真研读一下。与中断控制负责芯片的中断管理,它和内核紧密相关。如果对于中断配置不是很了解,可以看看节讲述了定时器,需要看。中断的具体行为中断/异常的响应序列当开始响应一个中断时以及入栈取向量选择堆栈指针,更新堆栈指针,更新连接寄存器,更新程序计数器对移植米说,需要注意异常返同在中,进入中断时,寄存器的值会被自动更新。节对史新后的值进行说明。这里统称。返回时通过把往里写来识别返回动作的。因为是一个特殊值,所以对于,汇编语言就不需要类似这种指令,而用语言开发时,不需要特殊编译器命令指示个函数为中断服务程序。实际上,中断服务程序如果是代码编写,汇编成汇编代码,函数结尾一般是嵌套的中断只要注意:中断嵌套不能过深即可。和这两节说明对中断的响应能力大大提高了,主要是硬件机制的改进。但对移植来说,并不需要关注异常返回值对不同状态进入中断时,寄存器的值进行说明,需要看。这里有一点需要注意,该点在讲移植代码时再介绍利对移植来说,并不需要关注。的低层编程这·章仅需关注节,因为对移植来说汇编与的接口是必须面对的。汇编与的接口有两点需要知道当主调函数需要传递参数(实参)时,它们使用。其中传递第一个,传递第个在返冋时,把返冋值写到中在函数中,用汇编写代码时,可以随便使用,而使用则必须先以上内容和移植多少都有些关系,刚开始看,可能不太明白,多看几遍就好了。
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