线下9.31， 线上9.14继续细调，分数更低
regression.py中包含对特征的构建，预测值的回归 data_path 所有csv文件拼接后的路径，并且将拼接后的csv文件转为h5格式，加快读取速度 save_path 保存模型的路径 输出的oof.csv文件，可以根据其对模型进行评估
模型构建参考：http://rongzijing.win/index.php/archives/168/
第一层，特征提取模型，GBDT(lightgbm)
第二层，回归模型：LR(tensorflow)
针对GBDT输出的叶子节点的特征，进行回归