2025MathorCup大数据竞赛B题思路分析模型代码,完整论文见文末名片

B题：物流理赔风险识别及服务升级问题

赛道B，物流理赔风险识别，这个适合玩表格数据的同学，比如数据科学、统计学、金融工程，要是物流管理专业的同学懂业务，上手会更顺，因为这个赛道全是跟运单相关的表格数据，不用碰图片。第一个问题是给运单分三类：“合理诉求” “诉求偏高” “严重超额”，核心是根据“理赔差额”（实际赔的钱减客户要的钱）和“实际赔付金额”来划界限。这一步不用急着建模，得先“摸透数据规律”——比如画个直方图看看，“合理诉求”的差额是不是堆在一起很密集，“严重超额”的是不是散在外面很稀疏，还得符合业务要求：严重超额的运单不能超过3%，合理诉求的得不少于85%。具体做的时候，先画散点图、直方图看看数据分布，再用K-means聚成3类，或者按“实际赔付金额”分档——比如100块以下、100到500块、500块以上，每档里再按差额的分位数划界，比如每档里差额最小的5%算严重超额，这样既符合数据规律，又能满足业务占比要求。这里要注意别“一刀切”，比如实际赔1000块和赔100块的运单，就算差额一样，也不能归为一类，必须按赔付金额分档定标准，不然就不符合实际业务逻辑了。

B赛道的第二个问题是预测实际赔付金额，也就是算“这单该赔多少钱”，属于连续值预测，不难。用到的模型不用复杂的神经网络，就用处理表格数据最顺手的“树模型”，比如随机森林、XGBoost、LightGBM，这些模型抗干扰能力强，还不用怎么调参。重点在“特征工程”——表格里有很多分类数据，比如“商品类型”是生鲜还是电子产品，得转成数字（行业里叫One-Hot编码）；还有缺失值，比如有的运单没填保价金额，得补上，用均值或者中位数都行；另外，像运单号这种跟赔付金额没关系的特征，得删掉，不然会干扰模型。还有个小麻烦是异常值，比如有的运单赔几万块，这种极少数的情况很容易带偏模型，得先找出来处理，比如用“盖帽法”把特别大的值限制在某个范围里。

B赛道最难的是第三个问题：用第一个问题的规则建模型，预测新运单的类别，还得处理“严重超额样本少”的问题，最后对比两种预测方法的好坏。严重超额的样本只占3%，要是直接建模，模型很可能只认“合理诉求”，漏了严重超额的，所以得想办法处理——比如用SMOTE造点“严重超额”的假样本，或者调模型的class weight，给严重超额的样本更多“权重”，让模型重视它。建模还是用XGBoost、LightGBM这些树模型，重点是把之前处理好的特征喂进去。对比方法的时候得客观，不能只说哪个好：直接分类的好处是一步到位，不用先预测赔付金额，避免了两次误差叠加；但坏处是没利用好“赔付金额+差额”的业务逻辑。而先预测赔付金额再分类，好处是符合实际业务流程，先算该赔多少再判断合理不；但坏处是如果赔付金额预测不准，后面的分类也会错，相当于误差会累积。这部分得把优缺点说透，不能糊弄。

最后咱们总结下：想玩图片、调视觉模型的，选赛道A，适合计算机、AI相关专业，最难的是问题2的检测分割，核心是搞定多尺度和相似破损；想扒表格、玩数据的，选赛道B，适合数据科学、统计相关专业，最难的是问题3的不平衡处理和方法对比，核心是搞定少数样本和业务逻辑。俩赛道门槛不一样，但只要找准自己擅长的方向，上手都不算难。