santander-product-recommendation方案1

Santander Product Recommendationd方案1

import pandas as pd
import numpy as np

# test_id = pd.read_csv（‘../input/test_ver2.csv‘ usecols=[‘ncodpers‘]）
# nn_preds = pd.read_csv（‘../input/ensemble/taozi.csv‘）
# nn_preds = pd.merge（test_id nn_preds on = ‘ncodpers‘ how=‘left‘）
# del nn_preds[‘ncodpers‘]
# nn_preds.to_csv（‘../input/ensemble/nn_preds.csv‘index = False）

nn_preds = pd.read_csv（‘../input/ensemble/nn_preds.csv‘）
xgb_preds = pd.read_csv（‘../input/ensemble/xgb_preds.csv‘）

preds = （nn_preds + xgb_preds） / 2
target_cols = preds.columns
del nn_preds xgb_preds

# target_cols = np.array（target_cols）
preds = np.argsort（preds axis=1）
preds = np.fliplr（preds）[: :7]
test_id = np.array（pd.read_csv（‘../input/test_ver2.csv‘ usecols=[‘ncodpers‘]）[‘ncodpers‘]）
final_preds = [“ “.join（list（target_cols[pred]）） for pred in preds]
out_df = pd.Dataframe（{‘ncodpers‘: test_id ‘added_products‘: final_preds}）
out_df.to_csv（‘../submit/sub_com.csv‘ index=False）

 属性            大小     日期    时间   名称
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