demand_forecasting_challenge:“预测未来销售”挑战。 预测俄罗斯最大的软件公司之一的下个月销售情况-源码

需求预测挑战 最佳入围 我最好的参赛作品是RMSE = 0.91890，挑战中排名第一的参赛作品是0.75368。 我的参赛作品约占榜首的25％。 我将XGBoost算法用于滞后特征工程。 介绍 使用Kaggle的竞赛。 该竞赛包含一个具有挑战性的时间序列数据集，其中包含每日销售数据，该数据集由俄罗斯最大的软件公司之一-1C公司提供。 任务是预测下个月每个产品和商店的总销售额。 先决条件 码头工人 薄片8 pytest 数据 数据当前已压缩，可以通过以下方式进行膨胀： cd source/ unzip data.zip 训练 在根目录中，使用以下命令打开一个tensorflow 2.3.0 docker容器的bash入口点： make run 如果在GPU机器上，请通过运行以下命令使GPU可见： make run.gpu 训练： python -m source.xgboos