天池o2o优惠券使用预测代码怎么优化

优化天池o2o优惠券使用预测代码可以从以下几个方面入手：
1. 特征工程：对数据进行更加深入的探索，考虑引入更多的特征，例如用户历史领取、使用优惠券的情况，商家历史推送优惠券的情况等。
2. 模型选择：可以尝试不同的模型，例如LightGBM、XGBoost等，比较它们的效果，选择最佳的模型。
3. 参数调优：对模型进行参数调优，例如学习率、树的深度、叶子节点数等。
4. 集成学习：可以使用集成学习的方法，例如Stacking、Blending等，将多个模型的结果进行融合，提高预测的准确率。
5. 并行计算：可以使用多线程、多进程等并行计算的方法，加速模型的训练和预测过程。
6. 数据清洗：对数据进行更加彻底的清洗，去除异常值和缺失值，提高模型的鲁棒性。
7. 数据分析：对数据进行更加深入的分析，发现其中的规律和特点，从而更好地选择特征和模型。