华为算法竞赛-用户人口属性预测
针对给定数据，对手机用户的年龄段进行预测，是一个六分类问题，评判标准是准确率
baseline：0.401789
排行榜最高：0.66
模型介绍：
由于数据量比较大，神经网络模型不采取交叉验证。
有一个20多G的用户使用APP的行为数据太大了，无法处理，baseline分数较低
取部分特征分别训练nn1,nn2,xgb1,xgb2,et,rf共六个模型，生成训练数据和测试数据，
将6组数据拼接，在用xgboost模型训练，这就是stacking方法。
针对给定数据，对手机用户的年龄段进行预测，是一个六分类问题，评判标准是准确率
baseline：0.401789
排行榜最高：0.66
模型介绍：
由于数据量比较大，神经网络模型不采取交叉验证。
有一个20多G的用户使用APP的行为数据太大了，无法处理，baseline分数较低
取部分特征分别训练nn1,nn2,xgb1,xgb2,et,rf共六个模型，生成训练数据和测试数据，
将6组数据拼接，在用xgboost模型训练，这就是stacking方法。