predict_seasonality(train, 'date', 'W', 'sales', axes[1], "Sales Seasonal Forecast") plt.show() 时序预测 构造时序数据 基于train数据构造时序特征: 代码语言:javascript 复制 store_sales = train.copy() # copy副本 store_sales["date"] = store_sales.date.dt.to_period("D") # 提...
#将year的数据类型转换为int sales['Year'] = sales['Year'].astype('int32', errors='ignore') #查看转换后的数据类型 sales.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 16291 entries, 0 to 16597 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- ---...
其中sales_train是主表。item_categories, items, shops为补充表。test为提交用的表,sample_submission表顾名思义。 一、读数据 拿到数据后,先看一下数据。csv数据直接用pd.read_csv来阅读,pd.head()可看到该pd的前5行数据,pd.info()可统计该pd属性type、count等信息,df.describe()可统计pd中每个属性mean、s...
sample_df.sort_values("date", inplace=True) cv= KFold(n_splits=5, shuffle=False, random_state=0) dataset= Dataset(df=sample_df, target="sales", features=features)#define the validation scheme and scorerparams = {"objective":"count:poisson","learning_rate": 0.075,"max_depth": 6,'n...
sample_submission.csv - 以正确格式提交的示例文件 store.csv - 关于每个商店的一些补充信息 train.csv中的数据中一共含有9列信息, 其中store为对应店铺的id序号; DayOfWeek代表着每周开店的天数;Data是对应销售额Sales产生的日期;Sales就是销售额的历史数据;Customers为进店的客人数量;Open则表示这个店铺是否开门与否...
Kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales 1.0 数据概览 #设置jupyter可以多行输出fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity='all'#默认为'last'#jupyter绘图魔术方法%matplotlib notebook#导入相关库importnumpyasnpimportpan...
Example:kaggle competitions submit favorita-grocery-sales-forecasting -f sample_submission_favorita.csv.7z -m "My submission message"Note: you will need to accept competition rules at https://www.kaggle.com/c/<competition-name>/rules.List competition submissions...
kaggle competitions submit favorita-grocery-sales-forecasting -f sample_submission_favorita.csv.7z -m "My submission message" 1. 注意:您需要在 接受比赛规则https://www.kaggle.com/c/<competition-name>/rules。 2.1.5 列出参赛作品 ...
sample_submission.csv 一个正确格式的提交文件样本transactions_train.csv训练数据,包括每个客户在每个日期的购买量,以及其他信息。重复的行对应于同一物品的多次购买。你的任务是预测每个顾客在紧接训练数据期之后的7天内将购买的article_id。 查看articles数据 import numpy as np import pandas as pd import seaborn ...
sample_weight=sample_weights, validation_data=(xv,yv-y_mean), callbacks=callbacks ) val_pred.append(model.predict(X_val)+y_mean) test_pred.append(model.predict(X_test)+y_mean) 模型input_shape问题 一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,);一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是...