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Author: MsTao-68

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   - 经过特征选择（TOP12），通过SMOTE方法平衡正负样本（1:1）。AUC: 0.74977
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 - [x] Version 6: CMTR_CHURN_PR_V6 SMOTE采样 | LightGBM | GridSearchCV | K折交叉验证 | 模型融合（《机器学习》周志华）
-  - 经过数据清洗后，使用SMOTE平衡正负样本（3:1 -> 1:1），由于剔除变量使得AUC显著下降，故根据想系数热力图，剔除多重共线性变量。
+  - 经过数据清洗后，使用SMOTE平衡正负样本（3:1 -> 1:1），由于剔除变量使得AUC显著下降，故根据相关系数热力图，剔除多重共线性变量。
   - 使用K折交叉验证和GridSearchCV寻找LightGBM最优参数，训练集和验证集AUC均大于92%，但是提交的预测结果只显示0.6613，依旧存在过拟合现象。
   - 使用模型融合，第一层LightGBM + XGB计算加权平均值，将加权平均值输入LogisticRegression预测结果，最终提交平台的AUC:0.6889。
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