1. 说明
开赛第一周挣扎在前100的边缘，第二周挣扎在前20的边缘，第三周懒得弄了，坐等换数据。初赛的前100名可进复赛，所以在前100中排名前后也没啥意义，开始的时候觉得自己分数蒙的成份很高，换了数据就完蛋，然后不断改进，坐实；后来就有点瞎叫劲了。又傲娇又胆小，也没结交到队友，至今还是孤军作战。记录一下本周收获，也不知这些都公开之后会不会被打出排行榜[哭脸]。
2. 分类与回归
所有回归都可以抽象成分类，比如训练集有100个数，最差的情况下就是分成100个类，或者处理成99次二分类。而对于具体数值的回归，可通过其所属类别中的元素计算，比如：中值，均值，期望值，评估函数最佳值等等。
细数参与过的几个比赛：医疗大赛是切分正常和糖尿病，微博互动是切分正常和巨量互动，淘宝穿搭是切分普通组合和常见的组合，人品预测是切分普通和人品不好的，股票是切分普通和大涨的。基本都是从正常中寻找反常数据，几乎都可以当成不均衡的分类问题处理，而且它们有个共同的特点，就是越特殊的值权重越大，比如说预测对一个高血糖值对评分的贡献多过上百个普通值。
把分类理解成数据的抽象，可简化问题，也可以在其上运用复杂的计算。同样是使用GBDT类的算法，分类就比回归灵活很多，尤其是二分类。
3. 排序（Rank）
排序可以视为一种算法，或者算法中的一个实用的小工具。比如特征工程中的排序特征，排序更常见的是用在评价函数之中。
比如本题原本是一个回归问题，我们把它当成分类处理，分类的边界划在哪？是界定正常值的6.1，还是界定糖尿病的11.1，还是中值？问题的核心是：把从黑到白的柔和过渡通过划边界描述成了非黑即白的二元对立——人通常也是这么做的，比如，把人分为好人与坏人。
排序提供了一种辅助的方法：它把所有人排了序，越靠前是好人的可能性越大。如果越靠前越容易是反常数据，那么取前Ｎ个就可以轻松地过滤数据和分类，搜索引擎也是类似的排序原理。
具体到本题，我是先对所有数据做回归，然后用不同边界分类筛出各个档位的特殊数据，用该档的均值预测特殊数据，其中用排序控制特殊数据的多少。原理非常简单，不过还需要调整算法，比如在分类中想要找可能性最大的前N个，不考虑其它，和把所有数据都尽量正常分类，做法肯定不同，详见后面“基于排序的评价函数”。
4. 正常与反常
上面说到，本题我用了分类加回归，分类那么好，为什么还加回归呢？像上面“分类与回归”中说到的100个数回归等99次二分类，从这个角度看分类和回归本来是一个东西，只是粒度不同。也就是说处理任何问题，都需要在不同粒度下分析。
举个例子，追涨杀跌和低买高卖明显是不同的操作策略。
在蓝色点卖出，绿色点买入，相对于黑色的趋势线是低买高卖（细粒度），而根据黑色上升趋势线操作又是追涨行为（组粒度）。这里趋势就是常态，请注意：常态不仅是不动的状态，一条横线，也有可能是斜线或者曲线，它可以是用回归拟合出来的模型；而蓝色和绿色点就是反常，反常没有一定之规，主要看常态是什么。比如大家都上辅导班，你不上就反常了。
5. 基于排序的评价函数
这里主要基于xgboost工具，它提供排序的评价函数有：ams，auc，pre，ndcg，map。其中大多数找不到相应的中文说明，建议看源码：xgboost/src/metric/rank_metric.cc
(1) xgboost相关说明
i. 评价函数
xgboost中，一般通过eval_metric设置软件自带的评价函数，也可以通过feval自定义评价函数。评价函数包括回归相关的，分类相关的，这里主要介绍排序相关的。一般评价函数的输入变量是训练数据和预测值。输出是评价函数名称和评价分值。
ii. 参数
有些评价函数可以带参数，形如：ndcg@2，ndcg@，ndcg@2-。一般是从1-0的排序，如果设置了减号，可以支持从0向1的排序。
iii. weight
权重是通过scale_pos_weight或者作为DMatrix参数设置的，比如正例和反例的比例为1:4，将scale_pos_weight设为4，在计算时正例将乘权重4。weight在有些评估函数中也发挥作用，比如ams和auc。
2) xgboost提供的评价函数
i. PRE
PRE全称是Precision，即准确率。根据实际和预测的不同，一般有四种情况：tp，fn，fp，tn，如下图所示：
实圈代表实际为真，空圈代表实际为假，tp是预测成真实际也是真的；tn为预测是假实际也是假的，fp是实际是假预测成了真，fn是实际是真预测成了假。精确率Precision和召回率Recall是常用的技术指标。
Precision指的是在所有预测成真的实例中实际为真的比例，也就是绿占圆的比例。该评价可以加参数，即只计算排序后前Ｎ个实例的精确率。
ii. MAP
MAP全称是Mean Average Precision。翻成中文是平均精度均值，即对均值再求均值，求的是所有类的average precision的平均，公式如下：
其中Q是类数，AveP(q)是q类的精度均值。
iii. MDCG
MDCG全称是Normalized Discounted Cumulative Gain。公式如下：
其中p是数据项数，reli是第i项的评分结果，分子表示评级越高分值越高，分母是排名越靠前分母值越小分值越高。DCG是当前所有条目的评分，而IDCG是对当前所有评级评分。
NDCG是一种源自搜索引擎的算法，越靠前权重越大，单项评级越高权值越大，求最累加得分。
具体说明见：https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain
iv. AUC
AUC全称是Area Under Curve，曲线下面积，其中曲线指的是ROC曲线，ROC的横轴是假阳率fpr，纵轴是tpr真阳率，公式如下：
利用tpr和fpr画出的曲线，形如：
ROC曲线上的每个位置描述了在不同分界点上tpr和fpr的大小，而曲线下面积描述了该模式对各种分界的综合成绩。
AUC对类别是否均衡并不敏感，几乎是分类常用的评估算法。
v. AMS
AMS全称是Approximate Median Significance，公式如下：
其中s,b分别是未经正则化的真正例(TP)和假正例(FP)，br是常数化正则项设为10，log是自然对数。
它的格式是ams@k，其中参数k是个百分比，指定topn占数据的百分比，它主要评估序列的前n项。评价函数求出的是序列中最大的ams值，及它所在的位置。
AMS是Kaggle的Higgs Boson比赛中的评价函数，详见源码：xgboost/demo/kaggle-higgs。这种评分标准用得不太多。
6. 一些想法
我觉得写算法和写应用有个明显的不同：写应用可以大量借鉴别人的代码，API都是一样的，你能做的我也能做，但算法比赛不同，照抄照搬还想超过人家基本不可能。
在看别人代码的时候，最终成果可能只有几百行，但是推理和尝试的代码量比成果多得多，这部分最终并没呈现出来，看似简单的答案只是冰山一角。因此，有时看了人家的答案，觉得每句都能理解，到了自己做的时候，还是照猫画虎，只能微调。
我觉得恐怕还是要在实战中磨炼自己的套路。
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