Kaggle-M5-预测精度 我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案 比赛首页 探索性数据分析 包括EDA笔记本,其中突出显示了数据发现 特征工程与建模 最重要的功能是滞后功能,由滞后,滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。 使用LightGBM执行建模。 超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。 推理 最终预测(接下来28天的单位销售额)是通过递归推断进行的。 结果 我的最终提交在5500多个团队中排名前3%,并为我赢得了银牌!
2021-03-02 21:55:19 2.91MB JupyterNotebook
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