本次是第一次参加数据挖掘类比赛，虽然在初赛阶段只取得50多一点的名次，与复赛擦肩而过（复赛要求初赛排名前50名），但是作为新手，能够取得这样的成绩已经心满意足，在此分享本次参赛的具体代码，希望能给未来参加此种类型比赛的新手一些启迪：
运行环境：python 3.6.5 Anaconda-Jupyter notebook
必要的wheel：
lightgbm version:`2.2.0`
xgboost version:0.8.0
具体比赛内容：科大讯飞AI智能营销算法大赛--竞赛信息
比赛的baseline: https://zhuanlan.zhihu.com/p/44956113
比赛rank1代码分享：知乎（鱼遇雨欲语与余)2018科大讯飞AI营销算法大赛总结
关于统计特征的常规操作，如count、ratio、nunique和ctr相关特征，在初赛阶段其中特征count、ctr相关特征升分，而ratio和nunique特征会相应降分。
参考的比赛代码：
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测
2018腾讯广告算法大赛
TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge--kaggle
备注：
阿里妈妈的比赛代码主要参考rank29的代码
腾讯广告算法大赛参考了liupengsay的代码rank11
kaggle的比赛稍微浏览，没有借鉴太多的（也可能信息有疏漏，没有太多关注）
代码:
1.ronghe.py 结合baseline，进行特征工程以及特征重要性选择（特征较多，大概暴力求解每次有2500-3000左右特征）
2.ronghe2.py 利用选择的特征重要性得到结果（选择得分较高的前1100——1500（具体看运行结果）个特征）
3.模型融合mxrh 队友写的文件，将得到的结果进行加权
具体得分：初赛线上0.42270左右
lightgbm的参数值已修改，请谨慎使用