目的
- 替 42840 組商品銷售量的時間序列提供最準確地預測方法
內容
- 層級的單位銷售數據，從產品商店級別，可再依據產品部門，產品類別，商店和州等類別匯聚成 12 個層級
- 除銷售數據外，另提供解釋性變量（售價、特殊事件、星期等）
參考網址
- feature_engineering/features_extract.py
- feature_engineering/validation_data_process.py.py
- feature_engineering/evaluation_data_process.py
- model_train.py
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特徵處理
python feature_engineering/validation_data_process.py.py python feature_engineering/evaluation_data_process.py
針對 validation 與 evaluation data 做數據處理與特徵工程，其中內容包含：
- 刪除未上式商品的無效銷售數據：
del_unlist_product_sales - 萃取價格相關特徵：
extract_prices_features - 萃取時間相關特徵：
extract_datetime_features - 萃取銷售相關特徵：
extract_sales_features - 類別特徵轉換：
transform_category_features
最終將處理好的資料以 pickle 的方式儲存，另外針對 evaluation data 需另外儲存 validation 期間的 true label，以利線下評估模型的預測效度
- 刪除未上式商品的無效銷售數據：
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模型訓練
python model_train.py
模型：
- LightGBM
訓練方式：
- 針對各商品類別與各店面獨立建立模型，並為了減少記憶體用量，各次訓練所需的資料會分批讀取
- 每個模型訓練完後，直接進行 validation 與 evaluation data 的預測
產出：
- 合併各模型所產出的預測結果，並以所提供的
submission.csv的格式輸出