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# source( "~/labo/src/FeatureEngineering/z815_FE_final.r")
#Necesita para correr en Google Cloud
# 256 GB de memoria RAM
# 256 GB de espacio en el disco local
# 8 vCPU
#limpio la memoria
rm( list=ls() ) #remove all objects
gc() #garbage collection
require("data.table")
require("Rcpp")
require("ranger")
require("randomForest") #solo se usa para imputar nulos
require("lightgbm")
options(error = function() {
traceback(20);
options(error = NULL);
stop("exiting after script error")
})
#------------------------------------------------------------------------------
VPOS_CORTE <- c()
fganancia_lgbm_meseta <- function(probs, datos)
{
vlabels <- get_field(datos, "label")
vpesos <- get_field(datos, "weight")
tbl <- as.data.table( list( "prob"=probs, "gan"= ifelse( vlabels==1 & vpesos > 1, 78000, -2000 ) ) )
setorder( tbl, -prob )
tbl[ , posicion := .I ]
tbl[ , gan_acum := cumsum( gan ) ]
setorder( tbl, -gan_acum ) #voy por la meseta
gan <- mean( tbl[ 1:500, gan_acum] ) #meseta de tamaño 500
pos_meseta <- tbl[ 1:500, median(posicion)]
VPOS_CORTE <<- c( VPOS_CORTE, pos_meseta )
return( list( "name"= "ganancia",
"value"= gan,
"higher_better"= TRUE ) )
}
#------------------------------------------------------------------------------
#Elimina del dataset las variables que estan por debajo de la capa geologica de canaritos
#se llama varias veces, luego de agregar muchas variables nuevas, para ir reduciendo la cantidad de variables
# y así hacer lugar a nuevas variables importantes
GVEZ <- 1
CanaritosAsesinos <- function( canaritos_ratio=0.2 )
{
gc()
dataset[ , clase01:= ifelse( clase_ternaria=="CONTINUA", 0, 1 ) ]
for( i in 1:(ncol(dataset)*canaritos_ratio)) dataset[ , paste0("canarito", i ) := runif( nrow(dataset))]
campos_buenos <- setdiff( colnames(dataset), c("clase_ternaria","clase01", "foto_mes" ) )
azar <- runif( nrow(dataset) )
dataset[ , entrenamiento := foto_mes>= 202008 & foto_mes<= 202111 & ( clase01==1 | azar < 0.10 ) ]
dtrain <- lgb.Dataset( data= data.matrix( dataset[ entrenamiento==TRUE, campos_buenos, with=FALSE]),
label= dataset[ entrenamiento==TRUE, clase01],
weight= dataset[ entrenamiento==TRUE, ifelse(clase_ternaria=="BAJA+2", 1.0000001, 1.0)],
free_raw_data= FALSE
)
dvalid <- lgb.Dataset( data= data.matrix( dataset[ foto_mes==202101, campos_buenos, with=FALSE]),
label= dataset[ foto_mes==202101, clase01],
weight= dataset[ foto_mes==202101, ifelse(clase_ternaria=="BAJA+2", 1.0000001, 1.0)],
free_raw_data= FALSE
)
param <- list( objective= "binary",
metric= "custom",
first_metric_only= TRUE,
boost_from_average= TRUE,
feature_pre_filter= FALSE,
verbosity= -100,
seed= 999983,
max_depth= -1, # -1 significa no limitar, por ahora lo dejo fijo
min_gain_to_split= 0.0, #por ahora, lo dejo fijo
lambda_l1= 0.0, #por ahora, lo dejo fijo
lambda_l2= 0.0, #por ahora, lo dejo fijo
max_bin= 31, #por ahora, lo dejo fijo
num_iterations= 9999, #un numero muy grande, lo limita early_stopping_rounds
force_row_wise= TRUE, #para que los alumnos no se atemoricen con tantos warning
learning_rate= 0.065,
feature_fraction= 1.0, #lo seteo en 1 para que las primeras variables del dataset no se vean opacadas
min_data_in_leaf= 260,
num_leaves= 60,
early_stopping_rounds= 200 )
modelo <- lgb.train( data= dtrain,
valids= list( valid= dvalid ),
eval= fganancia_lgbm_meseta,
param= param,
verbose= -100 )
tb_importancia <- lgb.importance( model= modelo )
tb_importancia[ , pos := .I ]
fwrite( tb_importancia,
file= paste0( "impo_2cocientes_", GVEZ ,".txt"),
sep= "\t" )
GVEZ <<- GVEZ + 1
umbral <- tb_importancia[ Feature %like% "canarito", median(pos) + 2*sd(pos) ] #Atencion corto en la mediana mas DOS desvios!!
col_utiles <- tb_importancia[ pos < umbral & !( Feature %like% "canarito"), Feature ]
col_utiles <- unique( c( col_utiles, c("numero_de_cliente","foto_mes","clase_ternaria","mes") ) )
col_inutiles <- setdiff( colnames(dataset), col_utiles )
dataset[ , (col_inutiles) := NULL ]
}
#------------------------------------------------------------------------------
#agrega para cada columna de cols una nueva variable _rank que es un numero entre 0 y 1 del ranking de esa variable ese mes
Rankeador <- function( cols )
{
gc()
sufijo <- "_rank"
for( vcol in cols )
{
dataset[ , paste0( vcol, sufijo) := frank( get(vcol), ties.method= "random")/ .N,
by= foto_mes ]
}
}
#------------------------------------------------------------------------------
#------------------------------------------------------------------------------
#Aqui empieza el programa
#cargo el dataset
dataset <- fread( "./dataset_cocientes_FE_8_meses_canarito_03.csv.gz" )
# dataset_FE_8_meses_canarito_03 --> rows TOTAL 1587245, cols 606 [MUCHAS PERO MEJOR, USO!]
# dataset_FE_6_meses_canarito_0 --> rows 1279761 TOTAL , 154 cols [POCAS, NO USO]
# dataset_FE_6_meses --> rows 1279761 TOTAL , 472 cols
# dataset_cocientes_FE_8_meses (cocientes) --> rows TOTAL 1587245, cols 1671 [DEMASIADAS, NO USO]
# dataset_cocientes_FE_8_meses_canarito_03 (cocientes) --> rows TOTAL 1587245, cols 436 [se remil usa !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!]
# dataset_cocientes_FE_8_meses_canarito_03.csv.gz --> rows 1587245, cols 567
dataset$mv_fechaalta_delta2_divided_by_2_Visa_fechaalta_delta2 = dataset$mv_fechaalta_delta2 / dataset$Visa_fechaalta_delta2
dataset$mv_fechaalta_delta2_divided_by_2_Master_fultimo_cierre = dataset$mv_fechaalta_delta2 / dataset$Master_fultimo_cierre
dataset$mv_fechaalta_delta2_divided_by_2_cmobile_app_trx_lag4 = dataset$mv_fechaalta_delta2 / dataset$cmobile_app_trx_lag4
dataset$mv_fechaalta_delta2_divided_by_2_mv_fechaalta_delta2_divided_by_ctrx_quarter_normalizado = dataset$mv_fechaalta_delta2 / dataset$mv_fechaalta_delta2_divided_by_ctrx_quarter_normalizado
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