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2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整数据分析与预测(5.针对完整数据的组合预测-机器学习+深度学习)

maligebilaowang 2024-01-26 原文

背景

==2023年泰迪杯完整数据最新出炉,博主根据最新完整数据对原来的预测方案进行了调整,采用机器学习+深度学习的组合预测来实现最终预测 ==

全部数据已经出炉,可以看出训练样本和预测样本都增加了十倍,这对于数据的处理复杂程度也有所增加。其实本道题最难的地方就是数据预处理,跑模型反而是最简单的。

1.先跑机器学习模型(不考虑时间序列)


检查变量之间相关性,无明显线性相关特征,因此考虑非线性回归模型来解决,

效果较好的主要还是传统的树模型,尤其在随机森林上有较好表现。下面是随机森林回归得到的重要特征排序。

利用效果较好的机器学习模型进行预测,并且保存预测结果作为预测基准结果。

2.深度学习-LSTM(考虑时间序列)

  • 数据预处理流程,按照预测数据集样本数将训练数据集分割成对应时间序列数据集
  • 循环训练模型进行预测
  • 组合预测,加权得到最终预测结果

按照商品code:20002按天维度预测的demo

下面是lstm模型训练随着训练轮次的损失函数收敛情况。

下面是在验证集上的拟合效果图:可以看出按照天的预测效果一般,但也进行了很好的拟合。


进一步开了按照周的时间粒度进行预测。


模型训练损失函数下降过程。

根据验证集对比效果可以看出,按照周的时间粒度预测,模型的泛化能力有所增强。这是因为按照周的时间预测可以保证大部分数据不会缺失,从而保证模型预测的合理性。

可以看出该商品在周的时间粒度上能够取得更好的预测效果。

最终将该商品未来三个月的商品需求预测出来,并且进一步建立组合预测模型尽心给处理,组合预测最简单的一种方式就是线性加权,以机器学习预测结果作为基准,考虑时间序列的深度学习进行加权,得到最终预测结果。


3.分享

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2023泰迪杯完整数据的源码和结果

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