大家好，我们是“什么都做不队”团队，很荣幸获得了本次的周周星。下面是本次的分享：

1. 复赛的数据是更加复杂，我们在尝试的时候发现去重这个操作对数据的影响还是挺大的，针对不同的特征进行去重操作后 对最后的得分影响非常高，关于这一点我们初步认为大量塞港数据或者疫情影响数据导致。比如在测试集中LR运单号，我们尝试在匹配相似路径，最后发现部分属于2020的相似路径大部分出现一个情况： 到港口前开始停顿不动。 这可能是疫情原因导致的 也可能是塞港行为。我们认为上分的关键就是来处理这种异常运单号(可能会过拟合测试集)

2. 特征选择：大家可以考虑使用少量特征，这个复赛数据有一个问题就是把初赛中某些强特带入能反向上分，可以尽量使用一些泛化能力强的特征。

3. 模型方面 调参对模型的影响还是很大的，可以进一步参数通过调参上分。

4. 接下来我们尝试去使用xgboost，ctb等其他模型看看是否会有提升效果，模型应该还是需要多多尝试。

以上就是我们团队的分享 最后祝大家上分！

二、周周星分享——智能集美

  1、数据清洗

  A榜还有一周就要结束了，数据清洗的重要性我想大家都也明白。

  初赛洗数据的方法已经不完全适用，所以我们除了保留了初赛部分简单的洗数据方法（如去除速度方向异常的gps记录），更多的采用的是画图找异常运单号的方式。通过先将各个运单号的航线画出来，找到可能为异常数据的运单号，再通提取这些异常数据的运单号数据，通过观察数据来判断是否进行删除。（在观察航线图的时候，还可以通过观察同一路由的其它运单号进行横向比对）

  2、特征工程

  特征工程是一个比较玄学的东西，大家可以尝试增删特征，找对比较合适的特征搭配。（我也在找…）

  3、模型选择   

  LGB，永远滴神。参数还是有一定的影响的，在实在没有其它思路的时候可以考虑调参。

  4、塞港问题

  塞港显然是一个对结果影响很大的因素，但我们目前也没有什么很好的解决方案，毕竟有的船才刚刚走了百分之十到二十的路程，实在不知道怎么判断它有没有塞港。

  我们接下来会特别关注一下经常塞港的路由，试图寻找到一些规律，同时我们接下来还会考虑疫情对于航线的影响，最后祝大家都能够取得好成绩。

1、我们数据处理方式和初赛差不多，不过在初赛的基础上加了一步处理塞港状态的代码，根据之前官方人员提示经纬度在误差0.25之内可算到港，距离大概在30-40千米左右，所以我们对一些塞港的和到港又开走的数据进行了截断，就我们的方案在本地而言清洗完这类数据效果更好。由于测试集存在一些“离谱”的数据，比如FA订单，这些数据模型不能预测，所以我们对这类订单进行了后处理。

2、特征工程一开始使用初赛的方案，但是效果不好，删除几个强特反而能够上分，所以大家可以尝试用少量特征调试。

3、看到上周有周周星分享调参能上分，我们这周也用调参工具尝试调参，确实能上不少分，所以大家也可以尝试换换祖传参数，上一波分。