基于LightGBM的销量预测挑战赛回归预测基准模型

销量预测是许多实际业务场景中的重要问题，如零售、电子商务和供应链管理等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用LightGBM（一种基于梯度提升决策树的机器学习算法）构建一个基准模型来预测线下商店的销量。我们将提供相应的源代码，帮助读者快速上手。

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，具有较快的训练速度和较低的内存占用。它在处理大规模数据集时表现出色，并且能够处理多种类型的特征，如数值型和类别型特征。

首先，我们需要准备数据集。假设我们的数据集包含以下特征：

• ‘日期’：销售日期
• ‘商店编号’：商店的唯一标识符
• ‘商品编号’：商品的唯一标识符
• ‘促销’：是否促销的二进制变量
• ‘季节’：季节的类别变量
• ‘假日’：是否是假日的二进制变量
• ‘销量’：销售数量（目标变量）

我们的目标是根据给定的特征预测销量。现在，让我们来看看如何使用LightGBM构建回归预测模型。

首先，我们需要安装LightGBM库。可以使用以下命令通过pip安装LightGBM：

pip install lightgbm

接下来，我们加载必要的库和数据集，并进行数据预处理：

import pandas as pd
import