多种算法融合的产品销售预测模型应用
销量预测一直是一个热点研究的课题，对于各个企业有着重要的意义.近年来，随着深度学习的崛起，用于销量预测的模型越来越多，而单一模型的预测性能往往不够理想，所以出现了越来越多的组合模型.本文利用Stacking策略将XGBoost、支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）、GRU神经网络作为基础模型，然后将LightGBM作为最终的预测模型，并且融合了新的特征.集中了几种模型的优势，大大提高了模型的预测性能，更加接近真实的销量数据，为回归预测提供一种新的预测方法.
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