-----------__-----------接上文---------__----------
2、Xlab RF上手
2.1、訓練特征表準備
訓練的特征表gbrt_offline_section_one_24格式為：user_id,brand_id,feature1,feature2...Label （和GBRT時候是一樣的），見下圖所示：
2.2、RF訓練
利用訓練的特征表gbrt_offline_section_one_24，進行RF訓練，如下圖是以
進入配置界面，在Features 框裡勾選訓練特征以及該特征連續與否，在Class框裡目标處選擇标簽列，模型輸出表處填寫輸出模型表名：gbrt_offline_section_one_25；進一步，點選參數配置頁籤，進入參數配置界面，進行參數配置，我們主要配置了樹的棵樹，配置好後，進行訓練，如下圖所示：
訓練結束，得到RF模型表gbrt_offline_section_one_25。
2.3、RF預測
利用預測特征表gbrt_offline_section_two_11進行RF預測，如下圖所示：
進入配置界面：在結果附加列中添加user_id ,brand_id 列，勾選目标列2分類，主分類為1，這樣預測結果表中就會給出預測為1 的機率值，輸出資訊處填寫預測輸出表，進行預測，如下圖：
預測完成之後即可根據conclusion=1判斷預測的正樣本，或者根據probability門檻值判斷（從一位哈工大同學大帥那裡得到了如下控制推薦條數的好方法），如下圖：
最後，比賽做到現在，都快三個月了，沒有了當初的興奮，都在為刷分而刷分，早已違背了當初的參賽初衷，還有十幾天就到頭了，想說，終于知道啥是大資料競賽了。。。。。。坑。。。。。。。。
-----------__-----------完--------__-----------