赛题描述：根据提供的脱敏资讯新闻数据，选手需要对提供的训练集进行特征工程，构建资讯分类模型，对与测试集进行准确的新闻分类。
最终得分：0.8120。十二点关榜没看到排名，估算100+？
训练集很小，只有八千条数据，痛苦了三天，调参加模型效果不升反降。
训练集只有三列：新闻ID，文字，标签，一共四类标签。
根据文本列中的数字个数加入了文本长度特征，能够反映出文本的复杂性或信息量。
X_train['length'] = X_train['文本'].apply(lambda x: len(str(x).split()))
X_test['length'] = X_test['文本'].apply(lambda x: len(str(x).split()))
对文本列使用TfidfVectorizer:将文本数据转换为 TF-IDF 特征。
对length列使用StandardScaler:将其转换为均值为 0，标准差为 1 的数值范围。
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('text_tfidf', TfidfVectorizer(), '文本'),
('length_scaler', StandardScaler(), ['length'])
],
remainder='passthrough'
)
选择线性支持向量机作为分类器：
classifier = LinearSVC(class_weight='balanced', random_state=42, dual=False)
使用 GridSearchCV 来进行超参数调优。
param_grid = {
'preprocessor__text_tfidf__ngram_range': [(1, 2)],
'preprocessor__text_tfidf__max_features': [50000, 70000, 90000],
'preprocessor__text_tfidf__min_df': [1, 2, 3],
'preprocessor__text_tfidf__max_df': [0.85, 0.9, 0.95],
'classifier__C': [0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 8.0, 10.0],
}
ngram_range: 设置为 (1, 2)，表示我们使用 1-gram 和 2-gram（单词和双词组合）来表示文本特征。
max_features: 控制 TfidfVectorizer 中考虑的最大特征数量。尝试不同的值可以帮助我们找到最佳的特征数量。
min_df 和 max_df: 这些参数控制了 TfidfVectorizer 在选择特征时的文档频率范围，有助于排除低频和高频的噪声词汇。
C: 正则化参数，控制模型的复杂度和对训练数据的拟合程度。
对模型进行了多次交叉验证，以选择最佳参数组合。
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=cv_strategy,
scoring='f1_macro',
n_jobs=-1,
verbose=2)
best_model = grid_search.best_estimator_
predictions = best_model.predict(X_test)
小白第一次参加类似比赛，大佬轻喷。
