科大讯飞平台电力需求预测挑战赛#AI夏令营 #Datawhale #夏令营

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基础概念入门

GBDT

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。
GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。

LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
LightGBM 框架中还包括随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。

进阶代码详解

完整代码如下：
（1）导入模块
此部分包含代码所需的模块

import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error, mean_absolute_error, mean_squared_error
import tqdm
import sys
import os
import gc
import argparse
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

（2）探索性数据分析（EDA）
在数据准备阶段，主要读取训练数据和测试数据，并进行基本的数据展示。

train = pd.read_csv('./data/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/test.csv')

数据简单介绍：

• 其中id为房屋id，
• dt为日标识，训练数据dt最小为11，不同id对应序列长度不同；
• type为房屋类型，通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异；
• target为实际电力消耗，也是我们的本次比赛的预测目标。

（3）特征工程
这里主要构建了 历史平移特征 和 窗口统计特征；每种特征都是有理可据的，具体说明如下：

• 历史平移特征：通过历史平移获取上个阶段的信息；如下图所示，可以将d-1时间的信息给到d时间，d时间信息给到d+1时间，这样就实现了平移一个单位的特征构建。

• 窗口统计特征：窗口统计可以构建不同的窗口大小，然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息，可以反映最近阶段数据的变化情况。如下图所示，可以将d时刻之前的三个时间单位的信息进行统计构建特征给我d时刻。
  完整代码如下：

# 合并训练数据和测试数据，并进行排序
data = pd.concat([test, train], axis=0,