# class_embed = Embedding(337, 8, input_length=1)(item_class) store_embed = Embedding(54, 8, input_length=1)(store_nbr) cluster_embed = Embedding(17, 3, input_length=1)(store_cluster) type_embed = Embedding(5, 2, input_length=1)(store_type) encode_slice = Lambda(lambda x: x[...
return create_dataset_part(df, promo_df, cat_features, item_group_mean, store_group_mean, timesteps, first_pred_start, reshape_output, aux_as_tensor, is_train) 两者皆调用了函数create_dataset_part: def create_dataset_part(df, promo_df, cat_features, item_group_mean, store_group_mean, ...
其中id代表唯一key值,实际无用;date代表日期,store_nbr代表商店id,item_nbr代表商品id,预测的粒度也就是某个商店中的某个商品在某一天的销量;onpromotion代表当天商店的该商品是否在促销;紫色的四个字段都是商店的特征,其中city代表市,state代表州,tpye代表商店层级,一共有A-E五个等级,cluster代表相似商店分组,一...
其中id代表唯一key值,实际无用;date代表日期,store_nbr代表商店id,item_nbr代表商品id,预测的粒度也就是某个商店中的某个商品在某一天的销量;onpromotion代表当天商店的该商品是否在促销;紫色的四个字段都是商店的特征,其中city代表市,state代表州,tpye代表商店层级,一共有A-E五个等级,cluster代表相似商店分组,一...
kaggle链接:Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting 第四名代码下载:https://github.com/sjvasquez/web-traffic-forecasting 1.整体结构 data —raw —processed data_frame.py prepare_data.py tf_utils.py tf_base_model.y cnn.py submit.py
kaggle.com/competitions/favorita-grocery-sales-forecasting/overview 数据集也可在竞赛页面下载 代码下载地址 https://www.kaggle.com/code/shixw125/1st-place-lgb-model-public-0-506-private-0-511/script 本文是解说竞赛第一名的代码,只有一个py程序,最好创建一个文件夹,将程序放进去,再创建一个保存数据集...
该比赛kaggle地址如下: https://www.kaggle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting/overview 整体来看该比赛就是预测商品的销量,官方提供了2013-2017年各商店商品的销量,参赛队伍需要根据已有数据预测未来一段时间商店商品的销量,下面是每年的训练样本量:
stores = pd.read_csv("stores.csv").set_index("store_nbr") return df_2017, promo_2017, items, stores 原数据为csv,通过load_data初步整理再save_unstack转为feather feather是一个用于存储数据框的快速的,轻量级的,易于使用的二进制文件格式
训练集中包含date, store_nbr, item_nbr, unit_sales, onpromotion五个字段,unit_sales业务含义可以是一包薯片、1.5kg奶酪等,负数表示退货。onpromotion表示特定日期、特定商店下的特定商品是否有促销活动,大约16%的值是NaN.测试集与训练集相比缺少onpromotion字段,测试集中有部分item没有出现在训练集中。商店数据...
Can you accurately predict sales for a large grocery chain?