目录说明
data: 存放原始数据集,train和test
feats: 存放中间特征和中间结果
model_saved: 存放中间模型
submit: 保存最终结果

代码执行顺序
1.make_train_stats_feature.py 提取训练集统计特征
2.make_test_stats_feature.py 提取测试集统计特征
3.combine_stats_feats.py 将统计特征格式化存储
4.make_cnn_feature.py 用text-cnn抽取特征
5.make_lr_feature.py 用多个one-vs-rest的逻辑回归抽取特征
6.stacking_lgb_feats.py 利用多组lgb模型抽取特征
7.submit.py 完成stacking第二层训练并输出结果文件

运行环境
python3
numpy，scipy，keras，sklearn，pandas, contextlib，xgboost，lightgbm-gpu
