本次比赛让自己在大数据的处理流程上有了更明确的认知，从数据清洗、特征工程、数据建模，每一个过程都能学到很多经验和知识，值得去历练。

本次比赛是一次很好的锻炼数据挖掘能力的入门赛，从EDA-数据清洗-特征工程-模型调参-模型融合，能够完整的学习到大数据的分析和挖掘，值得历练。

本次赛事由于样本不均衡的问题，简单训练可以到0.95左右，但要往上提分则需要不断的调参测试，让模型逼近数据的上限，最终通过多模型的中和，提高分数上限

保险欺诈的成本相对较低，所以很多人（外部人员和内部人员）铤而走险通过制造事故获利，反欺诈一直是保险公司及行业协会研究的课题，本次的学习赛在数据方面其实可以给保险公司一些启发，通过数据特征的构建及模型的学习，成为反欺诈场景应用中的新工具。...