大家好，我们是“无能的万金油”团队，很荣幸获得了本次的周周星。

下面是我们对于复赛数据的部分理解和思路：

1、比赛进行到这里，对于训练集和测试集的清洗就不说什么了，大家也意识到其实上分是一件越来越玄学的事情，在初赛表现好的模型，复赛却不一定好

原因也很简单，每条路径的不确定影响因素太多了。。 天气、疫情、塞港等突发事件，导致运船并不会按正常路线行驶，同时又由于人为录入的原因，路由

信息也并不完全准确，有的船只的实际停靠港口也不一致。在就是test是截断的数据，就更导致trace可能写的 A-B-C 但实际是 A-C 甚至 A-C-D，  而你拿到的

只有C-D或者,-C的部分数据，这就更加大了预测难度。

2、针对上面的情况，我们其实能够知道，做的特征并不一定越全越好，而且有时候也不一定（强特）就好，因为强特代表训练集的平均特征，但是拿到的数据其实

分布是各种各样的。反而“弱”一点的特征，少部分特征的泛化能力特强。

3、对于A榜，我觉得没必要太纠结分数，因为数据分布太不一致了，更多的应该表现在模型的泛化能力上，测试下各个特征组合预测的时间分布特点，不然B榜很容易翻车。

4、最后说下数据训练，找相似路由匹配的思路是个方向，但是这方面要细化才可能达到好的效果，需要一点点测试。

5、如果单纯追求分数的话，完全可以采用探榜的方式，我们其实很大一部分也是探榜提升来的，但是说实话对B榜预测没有实际意义，最多用来做验证，所以后期不会再采取这样的尝试。