讯飞房屋租赁价格预测：Top2方案解析与特征工程

"这篇文档是关于2022年12月7日的讯飞房屋租赁比赛的Top2解决方案开源分享。作者Thefan和小k详细介绍了他们在比赛中使用的策略，包括探索性数据分析（EDA）、特征工程和模型构建。文档特别强调了对长尾特征的log1p变换以及大量特征构造在提升模型性能方面的重要性。" 在此次讯飞房屋租赁价格预测挑战赛中，参赛者需要根据提供的数据和字段说明预测房屋租金。数据集由训练集和测试集构成，总数超过30万个样本，其中包含31个特征字段。为了保证公平性，比赛组织者从数据中抽取出20万个样本作为训练集，剩余5万个作为测试集，并对某些字段信息进行了脱敏处理。 在数据探索阶段（EDA），作者发现“最后翻新年份”和“建成年份”存在异常值，最大值超过了2019年，因此将所有大于2019年的年份修正为2019年。此外，通过绘制特征的核密度图，如“供暖费用”、“服务费”、“居住面积”和“房间数量”的分布，作者识别出这些特征需要进行处理以消除异常值。为此，他们采用了对数变换（log1p）来平滑数据分布。 在特征工程阶段，作者采取了全面的特征构造方法，没有逐一构建特征，而是直接进行了大量特征的创建。其中，`freq_enc`函数用于处理类别特征的频率编码，`cat_onehot`函数用于进行one-hot编码，而`num_interaction`函数则用于创建数值特征间的交互项。这样的特征工程策略有助于捕捉数据中的复杂关系，提升模型的预测能力。 模型构建部分虽然未在摘要中详细说明，但通常会涉及到多种机器学习或深度学习模型的训练与集成。常见的做法可能包括随机森林、梯度提升机、神经网络等，并通过模型融合技术如堆叠或投票来提高最终预测的准确性。 总结来说，这个开源解决方案的核心在于有效的数据预处理（包括异常值处理和特征变换）和特征工程，以及可能的多模型集成策略。这些方法对于在类似的数据竞赛中取得高排名具有很高的参考价值，同时也展示了在实际问题中如何利用机器学习和人工智能技术解决复杂预测任务。