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AiLearning-Theory-Applying
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AiLearning-Theory-Applying/机器学习竞赛实战_优胜解决方案/ACM SIGSPATIAL 2021 GISCUP
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DCN蒸馏_12953 Style. Modify the name 3 years ago
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2021滴滴预估到达时间大赛

竞赛地址

持续更新中...

7th/Top1%，提供答疑

1628602069041

也能做到前5，但是没必要

1628602545539

1.解题思路

预估到达时间解题思路.pdf

2. 数据说明

  • 由于滴滴数据保密协议，博主也无法找到可开放数据及数据地址，故无法提供。
  • 数据来自滴滴出行，英文（Data source: Didi Chuxing），数据出处：https://gaia.didichuxing.com

3. 特征说明

1628670345575

1628670144983

  • max_order_xt：head级别的特征，如同一sample_eta、distinct等
  • max_170_link_sqe_for_order：link序列特征，如右格式：[link_id_1, link_id_3, link_id_20...]
  • cross_data_dir：cross序列特征
  • link_data_other_dir：link统计特征，如某link_id前6小时的均值、求和等
  • head_data_dir：历史同星期的全天的统计特征
  • win_order_data_dir：订单的滑窗特征，如当前订单时间点的前段时间的统计特征
  • arrival_data_dir：历史到达路况状态的统计特征
  • zsl_arrival_data_dir：同上，不同人进行构建
  • arrival_sqe_data_dir：到达时刻的序列特征，提供给DCN的T模型进行蒸馏给S模型
  • pre_arrival_sqe_dir：利用树模型预测的到达时刻特征
  • zsl_link_data_dir：link统计特征，不同人构建

4. 模型说明

5. 推荐服务器

6. 环境配置和所需依赖库

  • scikit-learn
  • tqdm
  • pandarallel
  • joblib
  • lightgbm
  • pandas
  • numpy
  • keras_radam
  • tensorFlow-gpu=2.4.0

7. 文件说明

  • DCN蒸馏_12953
    • DCN蒸馏模型（利用“未来”数据），线上分数0.12953
    • dcn_model/dcn_model.py：模型代码
    • dcn_model/main.py：主函数，训练和预测
    • dcn_model/process.py：特征预处理
    • dcn_model/model_h5：存放处理信息，不影响模型结果
  • WD_128544
    • WD模型，线上分数0.128544
    • 其他同上

8. 其他说明