xgboost回归预测1-商品销量预测

使用XGBoost预测商品销量实战指南

原创

已于 2022-02-19 20:31:56 修改 · 3.8k 阅读

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#回归 #机器学习

于 2022-02-19 20:31:04 首次发布

该博客介绍了一项商品销量预测任务，基于巴西电商数据（2017.4-2018.10），采用滑动窗口预测未来一周销量。通过特征变量如商品销量、城市名、品类名等，利用XGBoost进行建模。内容包括数据预处理、训练集验证集划分、模型训练与评估，并提出了模型改进的方向。

任务背景：预测未来一周各个城市各个品类商品的销量

Rawdata：Brazilian E-Commerce(2017.4-2018.10)

目前已有销量数据：

2016/10（6个月）---2017/04---2018/10(18个月）共计：24个月

滑动窗口：过去四周预测未来一周的数据

选用特征与标签（过去四周）：

特征变量：商品销量

属性标签：城市名、品类名、商品均价、店铺数量、用户数量

商品维度——商品销量、商品均价、品类名、城市名

店铺（用户）维度——城市名、品类名、店铺数量、用户数量

测试集（训练集）划分：

训练集70%（201610-201803）

验证集10%（检测模型合理性，调整参数，防止过拟合）（201804-201805）

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