32、人工智能在市场预测与油气行业的应用探索

人工智能在市场预测与油气行业的应用探索

1. 市场篮预测的机器学习模型构建

在大规模零售环境中预测客户市场篮是一项具有挑战性但又极具价值的任务。为了实现这一目标，我们采用了机器学习算法，并提出了一种创新的方法。

1.1 数据处理与模型评估

在构建预测模型时，我们面临的一个重要问题是数据不平衡。当目标变量的两个类别在样本中没有得到平等代表，即其中一个类别占主导地位时，就会出现数据不平衡的情况。这种不平衡会增加分类算法的学习难度，导致预测偏向负样本，结果的稳健性较差。

为了解决这个问题，我们采用了随机欠采样的方法，即从占主导地位的类别中排除一些实例，以调整训练集的类别分布。以下是处理数据不平衡问题的步骤：
1. 数据平衡策略选择 ：考虑传统的处理数据不平衡问题的策略，包括调整性能指标以适应不平衡情况和对数据进行重采样以达到平衡状态。我们选择了重采样中的随机欠采样方法。
2. 随机欠采样实施 ：对数据集进行随机欠采样，排除占主导地位类别的部分实例，使数据集的类别分布更加平衡。

此外，我们还实施了分层交叉验证，将可用数据划分为训练集和测试集，以防止过拟合，并更精确地评估模型在新的、未见过的数据上的性能。我们指定 80% 的数据用于训练，20% 用于测试。分层交叉验证的步骤如下：
1. 数据划分 ：将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占 80%，测试集占 20%。
2. 分层采样 ：在交叉验证过程中，确保训练集和测试集具有与原始数据集相同的重要特征比例，以保证交叉验