这是一个kaggle项目的冠军代码
看起来还是比较麻烦，这里记录一下这个冠军代码的一些处理方法
这部分使用了集成学习的方法
主要使用了LR、RF、GB这三种学习方法
每一种学习方法大概使用了四五次，也就是对数据集也进行了各种处理

\"LR:tuples_sf\",
\"LR:greedy_sfl\",
\"LR:greedy2_sfl\",
\"LR:greedy3_sf\",
\"RFC:basic_b\",
\"RFC:tuples_f\",
\"RFC:tuples_fd\",
\"RFC:greedy_f\",
\"RFC:greedy2_f\",
\"GBC:basic_f\",
\"GBC:tuples_f\",
\"LR:greedy_sbl\",
\"GBC:greedy_c\",
\"GBC:tuples_cf\"
上面左边是算法名字，右边的是数据集代号

左边的分类方法比较好理解，不过右边的不好理解
这里记录一下右边是如何处理数据的

数据的情况：
共有十列：
      ACTION                      是否有权限
      RESOURCE                    资源id
      MGR_ID                      经理id
      ROLE_ROLLUP_1               
      ROLE_ROLLUP_2
      ROLE_DEPTNAME
      ROLE_TITLE
      ROLE_FAMILY_DESC
      ROLE_FAMILY
      ROLE_CODE
bsfeats:
   去掉ROLE_CODE和ACTION这两列
   X_all[\'ROLE_TITLE\'] = X_all[\'ROLE_TITLE\'] + (1000 * X_all[\'ROLE_FAMILY\'])
   X_all[\'ROLE_ROLLUPS\'] = X_all[\'ROLE_ROLLUP_1\'] + (10000 * X_all[\'ROLE_ROLLUP_2\'])
   X_all = X_all.drop([\'ROLE_ROLLUP_1\', \'ROLE_ROLLUP_2\', \'ROLE_FAMILY\'],axis=1)
   到现在就剩下六列：
       RESOURCE,MGR_ID,ROLE_DEPTNAME,ROLE_TITLE,ROLE_FAMILY_DESC,ROLE_ROLLUPS
   对每一列添加cnt列：
       此步骤是为了对前六列做处理，生成新的六列，过程如下
          对每列进行分组，然后把组数的log值填充到相应的位置
   再添加Duse列：
       还是先按列各自进行分组，然后再按照resource分组
       用每组RESOURCE的个数除以总个数
   添加mdept列：
       主要是添加相同经理的个数，按照经理先对数据进行分组
       填充该经理组中资源的种类数
   处理完后把前六列的数据删除
greedy:
   这个处理过程就比较重量级了，由于数据都是类别型的，所以都使用了编码
   首先把特征中的ACTION和ROLE_CODE两个特征去掉
   然后让剩下的特征两两组合
   这样就生成了很多新的特征，每一列的值用组合数据的hash值填充
   下一步要给所有的特征做onehot编码
   然后要选取比较好的feature选择过程是使用auc的得分来算
       使用n-cv的方式，对选取的特征使用logisticReg的方法来判断auc计算得分
       最终获取得分高的几个特征
       基本思想就是这样