公积金： http://data.sd.gov.cn/cmpt/cmptDetail.html?id=26
平台：windows10
语言：python 3.7
package:（注意！不同的文件需要不同的运行环境）
numpy 1.19.5
pandas 1.2.1
catboost 0.23.2
lightgbm 3.1.1
tqdm 4.56.0
sklearn 0.24.1
文件路径：
data文件夹：含原始训练数据和生成的中间数据。
program文件夹：含所有源程序。
result文件夹：含四个模型各自的预测结果文件。
merge_result文件夹：含最终的融合结果。
文件执行顺序：
（1）在pandas 1.0.5、lightgbm 3.1.1、catboost 0.23.2的环境下，按下述顺序执行文件。
gen_loan_data.py
lightgbm_model_A.py
catboost_model.py
上述文件执行后，会在data文件夹中生成DK_data_wc.csv文件，在result文件夹中生成lgb_1_result.csv和catboost_result.csv。
（2）在pandas 1.2.1、lightgbm 2.3.0、xgboost 1.3.3的环境下，按下述顺序执行文件。
lightgbm_model_B.py
xgboost_model.py
上述文件执行后，会在result文件夹中生成lgb_2_result.csv和xgb_result.csv。
（3）在pandas 1.2.1的环境下，执行下述文件，对四个模型结果进行融合。
merge_result.py
执行后，会在merge_result文件夹生成B榜提交的两个文件中高分的那个文件。