玩家付费行为预测比赛 Rank 1.zip-ITADN社区

玩家付费行为预测比赛 Rank 1.zip

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本项目为玩家付费行为预测比赛的第一名解决方案，通过深度分析用户游戏内行为数据和消费记录，运用机器学习算法构建模型，精准预测用户的付费概率。游戏玩家可以通过付费预测比赛来获得Rank1的位置。

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本研究旨在分析并预测《野蛮时代》游戏内玩家的付费行为，通过深度学习模型挖掘影响玩家消费的关键因素，为游戏公司提供精准营销策略建议。项目背景：本项目是 DC 竞赛第二届智慧中国杯的比赛项目，数据总量为 230 万条记录。参赛者利用玩家在游戏内前 7 日的行为数据，预测每位玩家在未来 45 日内的付费总金额。

排名比赛软件（Rank List）

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Rank List是一款专为各类竞赛设计的排名展示应用，它能实时更新比赛成绩，并提供清晰直观的排行榜单，帮助参赛者和观众轻松追踪竞争态势。 ACM/ICPC比赛的排名是根据参赛者解题的数量以及罚时来确定，并且实时更新排行榜。规则上，解题数量越多、总罚时越少，则名次越高。对于题目是否被正确解答（标记为“Accepted”），只需要统计比赛中获得这一标志的题目数即可。然而，计算罚时则较为复杂：每个提交到竞赛系统中的题目，在从比赛开始至该题首次通过的时间基础上加上未通过尝试每次20分钟的额外惩罚时间。但是需要注意的是，如果某道题最终没有被解出，则其所有错误尝试不会计入总罚时中。请参考以下示例输入与输出来生成一个特定比赛中参赛者的排名表： **示例输入：** ```plaintext 2008-04-25 18:00:00 2008-04-25 23:30:00 1000 1001 1002 1003 1004 38 602203621 1 1 - - - Accepted 756K 30MS C++ 25-APR-2008:18.04.59 PM liheyuan ftest 1 - - - Accepted 888K 10MS C++ 25-APR-2008:21.30.32 PM gaojianwei 2 - - - Accepted 768K 10MS C 25-APR-2008:22.15.58 PM gaojianwei 4 - Wrong_Answer 904K 10MS C 25-APR-2008:22.18.01 PM gaojianwei 6 - Accepted 768K 10MS C 25-APR-2008:22.24.23 PM lzz 9 - Wrong_Answer 904K 10MS C++ 25-APR-2008:23.29.27 PM ``` **示例输出：** ```plaintext Rank Name Solved 1000 1001 1002 1003 1004 Penalty 1 gaojianwei 2 - - Accepted 4:15:58 - - - Accepted 4:24:23 Total : 8:40:21 2 liheyuan 1 - Accepted 756K 30MS C++ 25-APR-2008:18.04.59 PM - - - 3 ftest 1 - Accepted 888K 10MS C++ 25-APR-2008:21.30.32 PM 4 lzz 1 - Wrong_Answer 904K 10MS C++ 25-APR-2008:23.29.27 PM ``` 以上输出展示了根据提交记录计算出的参赛者排名，具体包括解题数量及罚时情况。

房价预测 Kaggle 比赛资料.zip

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本资料集包含了用于参加Kaggle平台上的房价预测比赛的数据和分析材料，包括历史房价信息、特征工程代码及模型训练方案。适合数据科学家与机器学习爱好者实践使用。该资源包含了Kaggle网站上房价预测比赛的数据描述、训练集和测试集，免去了在Kaggle官网上注册的麻烦。压缩包中的data文件与原官网提供的house-prices-advanced-regression-techniques文件内容相同。此外还包括了《动手学深度学习》一书中的实例代码，并且本人已进行过测试，实测可行。

天池地铁流量预测竞赛总结与代码（Rank 82）

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在本次天池地铁流量预测竞赛中，通过分析历史数据和应用机器学习模型，取得了第82名的成绩。本文将分享比赛经验、策略及详细代码实现。关于天池地铁流量预测比赛的总结如下：本次参赛过程中积累了很多经验，并且通过优化模型参数和特征工程提高了预测精度。代码在比赛中排名82位，展示了较为良好的效果。希望通过这次比赛能够进一步提升数据科学技能并为未来类似项目奠定基础。

利用Python梯度提升树(GBDT)进行玩家排名预测【100012269】

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本项目运用Python中的GBDT算法对游戏玩家数据进行分析与建模，旨在准确预测玩家排名变化趋势，为游戏运营提供决策支持。项目编号：100012269。使用LightGBM对《绝地求生：大逃杀》玩家的最终百分比排名进行预测。代码 `code.py` 包含两个部分：（1）特征工程；（2）模型。详细内容及说明见代码注释。 LightGBM 是一个实现 GBDT 算法的框架，由微软 DMTK(分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源，具有以下优点： - 更快的训练速度 - 更低的内存消耗 - 更好的准确率 - 分布式支持，可以快速处理海量数据与基于预排序（pre-sorted）决策树算法的 GBDT 工具相比，LightGBM 使用基于直方图（histogram）的算法。在分割增益的复杂度方面，histogram 算法只需要计算 O(#bins) 次, 远少于 pre-sorted 算法的 O(#data)，并且可以通过直方图的相减来进行进一步加速。

金融风控竞赛_贷款违约预测_天池比赛.zip

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本资料包包含一项关于金融风险控制的竞赛材料，具体内容为利用历史数据预测贷款违约情况，旨在提高参与者的信贷风险管理能力。基于阿里云天池平台进行的比赛提供了丰富的学习和实践机会。在金融风控领域，贷款违约预测是一项至关重要的任务，它直接影响到金融机构的风险控制和信贷策略。“天池比赛_金融风控_贷款违约预测”聚焦于这个主题，旨在帮助参赛者构建模型来提前预测贷款客户的潜在违约风险，从而优化机构的信用决策。一、数据科学与机器学习在本次比赛中，参与者需要运用数据科学的方法以及各种机器学习技术（如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、梯度提升机XGBoost或LightGBM及神经网络等）来构建预测模型。通过训练模型识别历史贷款违约模式，可以有效预测未来的潜在风险。二、特征工程特征工程是构建准确机器学习模型的关键环节之一，它包括从原始数据中提取有用信息并创建能够反映客户信用状况的变量。这些变量可能涵盖客户的还款记录、收入水平以及教育背景等多方面因素。通过对各种因子进行组合和转换处理可以增强预测效果。三、数据预处理在实际操作过程中，我们经常会遇到不完整或异常的数据集需要先经过一系列清理步骤才能用于建模分析中，例如填补缺失值或者调整离群点问题；此外还需要解决类别分布不平衡的问题。标准化与归一化同样也是提升模型性能的重要措施。四、评估指标和优化贷款违约预测任务属于典型的二分类问题，并且数据往往呈现严重的正负样本比例失衡现象。因此在评价阶段，除了计算准确率以外还应关注其他重要度量标准如精确率（Precision）、召回率(Recall)以及F1分数等；AUC-ROC曲线则是衡量模型区分能力的常用手段。五、模型解释性对于金融行业而言，可解释性的要求非常高。尽管深度学习方法在某些场景下可能表现更佳，但其“黑箱”特性可能会带来合规性和信任度方面的问题。因此，在选择和应用复杂算法时需谨慎考虑，并利用LIME或SHAP等工具来提高模型输出的透明性。六、在线预测与实时风控一旦完成了训练阶段的工作后，接下来就是将这些经过优化调整好的模型部署到生产环境中进行实际操作了。这涉及到对数据流进行实时处理以及维护更新系统架构等方面的内容；同时还需要能够快速响应新的贷款申请，并给出准确的风险评估结果以支持即时决策过程。总之，“天池比赛_金融风控_贷款违约预测”项目覆盖了许多重要的数据分析环节，从获取清洗原始资料到最终应用模型于实际业务场景之中。通过参加此类竞赛活动不仅能提升个人技术水平还能深入了解该领域的具体挑战及应对策略。

NBA得分预测：尝试预测NBA比赛得分

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本文将探讨如何通过分析球员和球队数据来预测NBA比赛的得分情况，帮助篮球爱好者更好地理解比赛走势。尝试预测NBA比赛得分。

阿里音乐流行趋势预测竞赛-赛题及数据1

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该竞赛为阿里音乐主办，旨在通过数据分析预测音乐流行趋势。参赛者需运用机器学习和数据挖掘技术对提供的音乐相关数据进行分析，以模型形式提交作品。比赛不仅考验选手的数据处理能力，还鼓励创新思维在实际问题中的应用。退出首页天池大赛天池实验室 AI学习数据集技术圈其他状态举办方赛季2 奖金参赛队伍阿里音乐流行趋势预测大赛赛制赛题与数据排行榜论坛首页>天池大赛>阿里音乐流行趋

绝地求生玩家排名预测的数据集

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本数据集用于预测《绝地求生》游戏中玩家的最终排名，涵盖游戏行为、装备选择等多元变量，助力电竞分析与策略优化。根据我的代码进行的机器学习小练习。

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