选的B题，先占坑，我们做的模型与算法在重构数据集之后的模型分类准确率稳定在91%+
所以下面的打包或者定价方案依据此分类模型为基础导致最后结果提升很大，为附件三定价（当然是打包后，已经第三问已经验证打包效果提升很大，且平均打包任务集子任务个数为2时候效果最好，也符合实际想想，有那么多会员限额上限为1的，他们压根接不了任务包）后预测的任务完成率约为97%……还是很满意。
模型构建思想主要为：我们找他们价格规律时候用KNN做0-100（价格映射到50-100）的多分类定量计算时候准确率50%左右，然后后续自己建立二分类预测模型时候没有引用外部数据集，只用了附件1和附件2 ，通过地理位置编码合并新的数据集，选了六个特征，然后建立GBDT模型，通过遗传算法寻找最优模型参数，再交叉验证模型准确率稳定在91%以上。后续所有打包模型，定价模型都以此预测模型为基础进行打包，动态调整法定价～
自我感觉做的不错
等结果了
人类群星闪耀时
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