首届数字四川大赛:诈骗电话特征工程解析
版权申诉
192 浏览量
更新于2024-10-03
收藏 3.32MB ZIP 举报
资源摘要信息:"2020首届数字四川创新大赛-算法赛道-诈骗电话识别"
知识点总结:
1. 比赛背景与目标:
- 2020首届数字四川创新大赛的算法赛道中,一项主要任务是诈骗电话识别。
- 目的是通过技术手段帮助识别并防范诈骗电话,提升通信安全。
2. 适用人群及项目应用:
- 适用于不同技术领域的学习者,包括初学者和进阶者。
- 可以用作毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或者作为项目立项的初期阶段。
3. 特征工程的重要性:
- 在数据集较小的情况下,特征工程成为提升模型性能的关键步骤。
- 对于小数据集的比赛,传统机器学习模型(如树模型)往往比深度学习模型(如DNN,FFM)表现更佳。
4. 特征工程实践:
- 在train_user数据集上,对于城市名称这样的类别特征,采用了onehot编码或label encoding的方法。
- onehot编码:对于高风险地区的城市名称,如'广安',使用二进制形式进行编码(1表示是高风险地区,0表示不是)。
- label encoding:其他类别的特征(如城市名称)使用标签编码,保证了数据的类别属性不丢失。
- 对于数值特征,直接使用原始值进行训练,保持了数据的原始意义。
5. train_voc数据集的特征工程:
- 统计特征:对电话量、电话类型、电话时长等进行统计分析,形成新的特征。
- 例如,每月、每天的电话数量统计,电话类型统计,电话时长分段统计等。
- 地理特征:地理位置编码后的统计特征,包括地理变化统计和地理区县编码统计。
- 活跃特征:设定每日电话数量超过一定阈值(如>20)为活跃,并统计活跃天数。
- 时间间隔趋势特征:电话主叫、被叫的时间间隔趋势分析,例如分析最后10次、20次、50次电话的间隔时间。
- 这些特征显著提升了模型的性能,特别是在初赛和复赛中的表现。
6. 项目工具与文件:
- 参赛作品的文件名为“sichuan_voice_phishing2020-main”,表明这是关于四川省诈骗电话识别的项目。
- 推测该文件包含了项目的核心代码、数据处理脚本、模型训练及评估的相关内容。
7. 项目总结:
- 通过精心设计的特征工程,可以显著提高模型在小数据集上的性能。
- 对于诈骗电话识别这样的实际问题,特征工程不仅提升了模型的准确率,也为实际应用提供了可行的解决方案。
- 该作品可能涉及到机器学习、数据挖掘、模式识别等多个领域的知识。
8. 机器学习模型选择:
- 虽然没有具体提及使用的机器学习模型,但结合描述可以推测,由于数据集较小,更可能使用了决策树、随机森林、梯度提升树(GBDT)等传统的树模型。
- 这些模型对特征的依赖性较小,更适合处理小规模数据集,同时容易解释和维护。
9. 特征工程对模型性能的影响:
- 在实际的机器学习任务中,尤其是数据量较少时,特征工程的作用可能远超过模型选择。
- 通过合理的特征构造,可以提升模型的泛化能力,即在未知数据上的表现。
10. 对进阶学习者的意义:
- 对于学习者来说,理解和实践特征工程不仅可以提高模型的性能,还能加深对数据和模型之间关系的理解。
- 通过参与此类竞赛和项目,学习者能将理论知识应用于解决实际问题,增强解决复杂问题的能力。
2023-10-23 上传
2024-09-01 上传
点击了解资源详情
2024-01-28 上传
2023-11-02 上传
2023-11-09 上传
2024-01-25 上传
2022-06-21 上传
MarcoPage
- 粉丝: 4234
- 资源: 8839
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南