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人工智能系统实战第三期/实战代码/某闯关类手游用户流失预测/README.md

-# 某闯关类手游用户流失预测
+# 某闯关类手游用户流失预测
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 - 数据以更原始的数据记录形式呈现，共包含 5 个文件：
   - train.csv：训练集用户，包括用户 id（从 1 开始）以及对应是否为流失用户的 label（1：流失，0：留存）。这里对应了 2774~10931 的 user_id。
 
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   - dev.csv：验证集格式和训练集相同，主要为了方便离线测试与模型选择。这里对应了 10932~13589 的 user_id。
 
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   - test.csv：测试集只包含用户 id，任务就是要预测这些用户的流失概率。要预测的是 1~2773 的 user_id。
 
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   - level_seq.csv：包含用户游玩每个关卡的记录，每一条记录是对某个关卡的一次尝试。具体每列的含义如下：
     - user_id ：用户 id，和训练、验证、测试集中的可以匹配
     - level_id ：关卡 id
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     - f_help ：是否使用了道具、提示等额外帮助（1：使用，0：未使用）
     - time ：时间戳
 
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   - level_meta.csv：每个关卡的一些统计特征，可用于表示关卡。具体每列的含义如下：
     - f_avg_duration ：平均每次尝试花费的时间（单位 s，包含成功与失败的尝试）
     - f_avg_passrate ：平均通关率
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     - f_avg_retrytimes ：平均重试次数（第二次玩同一关算第 1 次重试）
     - level_id ：关卡 id，可以和 level_seq.csv 中的关卡匹配。
 
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 ## Tips：
 
 - 基本的分析和建模思路可以是：根据用户的评论内容和其他相关信息为每个用户提取特征 → 接下来结合标签（例如评论质量）构建表格式的数据集 → 然后使用不同的机器学习模型（例如集成学习方法）进行训练和测试。