B榜0.78422，rank10. 详细方案分享
代码为最终版成绩对应代码，为防止混乱(这写的也够乱的了)，方案调优过程中无用的策略没有提供代码。
- 0_0preprocessing_tag.py: tag表预处理
- 0_1preprocessing_trd.py: trd表预处理
- 1_0trd_id_feature.py: trd表中特征提取(按id)
- 1_1trd_time_feature.py: trd表中特征提取(按id并且分时段)
- 1_2trd_R_feature.py： trd表中R类特征提取
- 2_0lgb.py：单模lightgbm，五折交叉验证训练
- 2_1xgb.py：单模xgboost，五折交叉验证训练
- 3_0model_stack.py：模型融合，得到最终结果
- parameter.py：路径参数文件
- method.py：通用函数方法
- run.py：一键执行pipeline, 预处理、特征提取、模型训练与融合，从原始数据得到最终结果。
- Python 3.5.4
- Pandas 0.25.3
- Numpy 1.17.0
- Sklearn 0.21.3
- Lightgbm 2.2.3
- Xgboost 0.81
├─Final_code：py代码文件
└─data
├─RawData : 原始csv文件(包含训练集和测试集)
├─TempData ：预处理文件
├─EtlData ：特征文件
└─Result ：生成最终结果submission.csv