机器学习—通过 APP 预测用户性别

项目描述

公司组织的一个机器学习的小比赛， 数据下载地址 。大意是根据用户所安装的 APP (加密)预测用户的性别，训练数据标记 label (性别)，典型的监督学习方案。

数据描述

下载之后，解压成为文本文件。 数据格式如下： 每一行代表一个用户的数据，一共120万个样本用户数据 每一行都有5列，每一列以制表符 tab 分割（ )。 第一列是用户编号（已经脱敏，转化成1 ~1,200,000的编号) 第二列是用户的性别 （male/female) 第三列是用户的移动设备类型 第四列是用户的 APP 列表，每个 APP 已经脱敏，以数字编号代替 APP 名称。多个 APP 之间以逗号（,)作为分隔符 第五列是用户所在区域。

其中移动设备类型/APP 列表/区域是特征数据。性别是结果数据。

方案

首先分析数据，一共有机型、APP、区域三个维度。性别可能对 APP 和机型有偏好，但是不能对区域有偏好，而是不同的区域可能对 APP 有不同的偏好，比如某省用户偏爱直播，某省用户偏爱交友等等。

建模方案，把 APP 和 机型（数值化）作为两个维度对数据进行训练，分区域建模，不同的区域使用不同的模型。然后使用全部数据或随机部分数据建模形成公共数据模型，公共模型用来分析用户区域数据不足或者来自未建模区域的数据。

具体实现

技术方案：Python + scikit-learn + pandas + numpy

环境搭建使用 Anaconda

代码地址

项目难点

项目困难主要出现在 APP 降维，也就是判断哪些 APP 与性别相关，这是一个相关性分析的问题。网上找了很多资料，算法描述也有，不过没有找到合适的 Python 实现。Spark 版本的倒是很多，可是不想在一个小项目里面使用两种技术栈。

进度

目前使用上海数据建模，只使用 APP 信息，未加入机型信息，预测准确度大约为79%。 后面会加入机型信息，并使用特征提取对 APP 信息进行降维，希望能提高准确率。

说明

由于公司政策原因，代码不能放入 github，后续会把思路和核心代码写出来。