飞桨学习赛：MarTech Challenge 点击反欺诈预测

这场竞赛适合谁

适合已能使用 PaddlePaddle 2.0+ 训练端到端深度学习模型的人，尤其是想练习广告点击/反欺诈二分类、处理含大量类别字段和时间戳的脱敏表格数据的个人开发者。比赛仅支持个人参赛，参赛者需通过 AI Studio 获取数据、训练资源并提交结果与原始代码。

这场比赛提供什么

官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。

• 数据获取Training and test datasets with 500,000 and 150,000 records
• 基线方案Official baseline system
• 教程Selected learning project by lastrei
• 教程Selected learning project by favor
• 教程Selected learning project by 听闻
• 教程Selected learning project by GT
• 教程Selected learning project by FrFFL
• 教程Selected learning project by weihongwei
• 教程Selected learning project by 夜光
• 教程Selected learning project by 炼丹师233
• 教程Selected learning project by 一霁之寒
• 教程Selected learning project by jh_crescent
• 教程Selected learning project by noobimp_
• 教程Selected learning project by 乡下的老鼠
• 教程Selected learning project by 风雪夜独酌
• 教程Selected learning project by 慕容小牛马
• 教程Excellent project by favor
• 教程Excellent project by weihongwei
• 教程Excellent project by cystanford
• 教程Excellent project by 风离

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   能够读懂官方赛题与参赛规则

2. 02

   二分类模型训练

3. 03

   表格数据特征工程

4. 04

   类别特征编码

5. 05

   时间戳特征处理

6. 06

   CSV 提交文件生成

投入前确认：数据中部分特征的物理含义被隐藏且经过脱敏，参赛者需要从包名、设备、网络、地域、时间等字段的统计关联中构造有效信号，而不能依赖完整业务语义。还必须用 PaddlePaddle 2.0+ 生成端到端深度学习模型，并同时提交预测结果和原始代码。