2022科大讯飞商品销量智能预测挑战赛—参赛总结

摘要

比赛网址：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=product-sales
赛题任务：本次大赛提供了商品销量历史数据作为训练样本，参赛选手需基于提供的样本构建模型，预测商品未来三个月的销售量。初赛提供了2018年2月1日至2020年12月31日的若干商品历史销量数据和订单数据，预测其2021年1月至3月的销量数据。决赛提供了2018年2月1日至2021年3月31日的若干商品历史销量数据和订单数据，预测其2021年4月至6月的销量数据。相当于复赛时提供了初赛测试集的标签，这一点在复赛时可以利用起来，能够节省不少提交次数。而且赛后也可以继续研究。
数据分析：提供的数据集的销量是细分到每一天的，但预测是要细分到月份的，因此，可以有两种角度去预测销量。第一是按天进行预测，但是有些特征是没有提供细分到天的数据的，特征相对按月预测会少一点；第二种是按月预测，这就需要先将销量按月汇总起来构建标签。最后我是选择了第二种。
特征构建：主要用到了lag和rolling聚合的mean、std、median特征。
模型选择：采用比赛常用模型：lightgbm、xgboost和catboost分别构建回归模型，最后并用TPE搜索最优参数组合。
训练方案：每个模型均使用5折交叉验证，以product_id均衡划分训练集和验证集，对测试集的预测值取平均即得到该模型最终的预测值。
模型融合：对三个5折交叉验证后的模型结果，采用stacking进行模型融合。
赛题得分：初赛最终成绩：0.70854分，排名：第71名；复赛最终成绩：0.74399分，排名：第46名。
总结结论：这是我参加比赛以来第二次进入复赛阶段的比赛，很有纪念意义，虽然跟前排大佬还有很大的差距，但是从中也学习到了很多知识，有机会下次再来~

赛题任务

特征构建

并没有构建过多的特征，因为我发现即使构建更多的lag或者rolling特征，也不会有提升，甚至是降分的。期间有通过根据特征重要性、shap、与标签的相关性来筛选特征，但筛选后的效果也不是很好。一直都没有找到比较强的特征。下面是部分代码：

feats_cols=[]for i in range(1, 17):for f in ['label', 'order', 'start_stock', 'end_stock']:data[f+'_shift_%d'%i] = data.groupby('product_id')[f].shift(i+2)if i <= 12:feats_cols.append(f+'_shift_%d'%i)for i in [3, 6, 12]:for f in ['label', 'order', 'start_stock', 'end_stock']:data[f+'_mean_%d'%i] = data[[f+'_shift_%d'%i for i in range(1, i+1)]].mean(axis=1)data[f+'_std_%d'%i] = data[[f+'_shift_%d'%i for i in range(1, i+1)]].std(axis=1)data[f+'_median_%d'%i] = data[[f+'_shift_%d'%i for i in range(1, i+1)]].median(axis=1)feats_cols.extend([f+'_mean_%d'%i,f+'_std_%d'%i,f+'_median_%d'%i])

训练方案

使用StratifiedKFold按product_id均衡划分训练集和验证集进行5折交叉验证，期间对比过使用KFold来划分，实验验证StratifiedKFold要更胜一筹，分别训练lightgbm、xgboost和catboost三个模型。训练代码如下：

def train_model_with_nfold(data,train,test,feat_cols,feats_cols,category_cols,lgb_params=None,xgb_params=None,cat_params=None,model_types=['lgb','xgb','cat'],fold_num=5,seeds=[2022],stratified=True,num_boost_round=10000,early_stopping_rounds=200,verbose=200,un_select_cols=[]):score_lgb = np.zeros(fold_num)score_xgb = np.zeros(fold_num)score_cat = np.zeros(fold_num)score = np.zeros(fold_num)oof_lgb = np.zeros(len(train))oof_xgb = np.zeros(len(train))oof_cat = np.zeros(len(train))oof = np.zeros(len(train))pred_y = pd.DataFrame()for seed in seeds:for model_type in model_types:if stratified:kf = StratifiedKFold(n_splits=fold_num, shuffle=True, random_state=seed)else:kf = KFold(n_splits=fold_num, shuffle=True, random_state=seed)if model_type == 'cat':feat_cols = [col for col in feats_cols if col not in un_select_cols+['label']]np.random.shuffle(feat_cols)if model_type == 'xgb':if 1001 in train['product_id'].values:LE=LabelEncoder()for col in category_cols:LE.fit(data[col].astype(str))train[col]=LE.transform(train[col].astype(str))test[col]=LE.transform(test[col].astype(str))else:train = data[data['label'].notna()].reset_index(drop=True)test = data[data['label'].isna()].reset_index(drop=True)for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(kf.split(train[feat_cols], train['product_id'])):print(f'-----------------fold：{fold+1} -----------------seed：{seed} -----------------model_type：{model_type}')if model_type == 'lgb':lgb_params['seed']=seedtra = lgb.Dataset(train.loc[train_idx, feat_cols],train.loc[train_idx, 'label'])val = lgb.Dataset(train.loc[val_idx, feat_cols],train.loc[val_idx, 'label'])model = lgb.train(lgb_params, tra, valid_sets=[val], num_boost_round=num_boost_round,categorical_feature=category_cols,callbacks=[lgb.early_stopping(early_stopping_rounds), lgb.log_evaluation(verbose)])score_lgb[fold]=model.best_score['valid_0']['rmse'] / len(seeds)score[fold]=model.best_score['valid_0']['rmse'] / len(seeds) / len(model_types)oof_lgb[val_idx] += model.predict(train.loc[val_idx, feat_cols], num_iteration=model.best_iteration) / len(seeds)oof[val_idx] += model.predict(train.loc[val_idx, feat_cols], num_iteration=model.best_iteration) / len(seeds) / len(model_types)pred_y[f'fold{fold}_seed{seed}_{model_type}'] = model.predict(test[feat_cols], num_iteration=model.best_iteration)elif model_type == 'xgb':xgb_params['seed']=seedtrain_matrix = xgb.DMatrix(train.loc[train_idx, feat_cols] , label=train.loc[train_idx, 'label'])valid_matrix = xgb.DMatrix(train.loc[val_idx, feat_cols] , label=train.loc[val_idx, 'label'])watchlist = [(train_matrix, 'train'),(valid_matrix, 'eval')]model = xgb.train(xgb_params, train_matrix, num_boost_round=num_boost_round, evals=watchlist, verbose_eval=verbose, early_stopping_rounds=early_stopping_rounds)score_xgb[fold]=model.best_score / len(seeds)score[fold]=model.best_score / len(seeds) / len(model_types)oof_xgb[val_idx] += model.predict(valid_matrix,iteration_range=(0,model.best_iteration+1)) / len(seeds)oof[val_idx] += model.predict(valid_matrix,iteration_range=(0,model.best_iteration+1)) / len(seeds) / len(model_types)pred_y[f'fold{fold}_seed{seed}_{model_type}'] = model.predict(xgb.DMatrix(test[feat_cols]),iteration_range=(0,model.best_iteration+1))else:cat_params['random_seed']=seedmodel = cat.CatBoostRegressor(num_boost_round=num_boost_round, **cat_params)trn_x = train.loc[train_idx, feat_cols]trn_y = train.loc[train_idx, 'label']val_x = train.loc[val_idx, feat_cols]val_y = train.loc[val_idx, 'label']model.fit(trn_x, trn_y, eval_set=(val_x, val_y),cat_features=category_cols, use_best_model=True, verbose=verbose)score_cat[fold] = model.best_score_['validation']['RMSE'] / len(seeds)score[fold] = model.best_score_['validation']['RMSE'] / len(seeds) / len(model_types)oof_cat[val_idx] += model.predict(val_x) / len(seeds)oof[val_idx] += model.predict(val_x) / len(seeds) / len(model_types)pred_y[f'fold{fold}_seed{seed}_{model_type}'] = model.predict(test[feat_cols])print(f'score_lgb={score_lgb.mean()}\nscore_xgb={score_xgb.mean()}\nscore_cat={score_cat.mean()}\nscore={score.mean()}')return oof_lgb,oof_xgb,oof_cat,oof,pred_y

可以看到，加入了随机数种子seed的循环，但其实只用了一个2022，因为试验过多个seed的情况，效果不升反降，所以就没采用了；
还有，针对xgboost模型，如果是类别特征，最好是将它们进行LabelEncoder编码之后再输入到模型中训练，因为xgboost不支持处理类别特征，并且，在我的试验当中，即使是像本赛题中的product_id等数值型类别特征，编码与不编码，分数分别是0.654与0.577，相差还是很大的；
还有，针对catboost模型，发现输入特征的排列顺序对结果的预测有非常大的影响（对lgb和xgb的影响相对较小），所以用shuffle对特征进行随机排序，并对排序后所预测出的结果是否与其他两个模型的预测结果相当，而选择合适的shuffle次数后的特征顺序，作为catboost模型的特征输入。

模型融合

一开始的模型融合都是采用简单的算术平均融合，后来试了下stacking融合，确实效果要更好一点点（好4个千分点左右）。模型融合可谓是竞赛中最后的杀手锏，初赛中，lightgbm、xgboost和catboost三个模型最优的线上分数分别为：0.68144，0.69092，0.66796。采用stacking融合后，分数为0.70854，融合代码如下：

def RidgeCV(train,oof_lgb,oof_xgb,oof_cat,pred_y,fold_num=5,seed=2022):oof=pd.DataFrame([oof_lgb,oof_xgb,oof_cat]).Toof.columns=['lgb','xgb','cat']oof['product_id']=train['product_id']oof['label']=train['label']y=pd.DataFrame([pred_y[[i for i in pred_y.columns if 'lgb' in i]].mean(1),pred_y[[i for i in pred_y.columns if 'xgb' in i]].mean(1),pred_y[[i for i in pred_y.columns if 'cat' in i]].mean(1)]).Ty.columns=['lgb','xgb','cat']kf = StratifiedKFold(n_splits=fold_num, shuffle=True, random_state=seed)oof_res=np.zeros(len(oof))prediction=np.zeros(len(y))for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(kf.split(oof[['lgb','xgb','cat']], oof['product_id'])):train_x=oof.loc[train_idx,['lgb','xgb','cat']]train_y=oof.loc[train_idx,'label']valid_x=oof.loc[val_idx,['lgb','xgb','cat']]valid_y=oof.loc[val_idx,'label']model = Ridge(random_state=2022)model.fit(train_x,train_y)oof_res[val_idx]=model.predict(valid_x)prediction+=model.predict(y)/fold_numreturn oof_res,prediction

赛题得分

初赛

baseline：https://github.com/datawhalechina/competition-baseline/blob/master/competition/%E7%A7%91%E5%A4%A7%E8%AE%AF%E9%A3%9EAI%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%A4%A7%E8%B5%9B2022/%E5%95%86%E5%93%81%E9%94%80%E9%87%8F%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B_baseline.ipynb 线上得分为：0.41662
lightgbm：将baseline的特征采用我上述的代码构建之后，线上分数为0.65769；然后随机一次特征顺序后，为0.66355；再经过TPE参数搜索之后，为0.68144。
xgboost：将baseline的特征采用我上述的代码构建之后，线上分数为0.57729；然后将类别特征经过编码后，为0.65408；再经过TPE参数搜索之后，为0.69092，上分显著！
catboost：将baseline的特征采用我上述的代码构建之后，并且再随机一次特征顺序即两次后，线上分数为0.66796。期间也尝试了TPE参数搜索，并没有找到且很难找到最优的参数组合，原因可能是特征顺序对其影响本来就很大，所以不确定的因素太多了，参数的搜索也就更加困难了。
最后将三个模型最优的线上分数的结果，采用stacking融合，得到初赛最后的分数为：0.70854，排名：71/507（再一次成功晋级复赛~）

复赛
由于种种原因，复赛并没有认真在打（主要还是太菜了，上不动了-_-!!），于是复赛只是沿用了初赛时的训练方案，只是测试集更换了一下，以及训练集多出了3个月的数据。复赛分数为：0.74399，排名：48/62

以上即为本文的全部内容，若需要全部源代码的，请关注公众号《Python王者之路》，回复关键词：20220910，即可获取。

写在最后

好久没有完整地打一次数据挖掘类的比赛了，之前大部分都是参加CV类型的比赛，挖掘类比赛最重要的一环应该是特征的构建了，好的特征可以实现质的飞跃。

这次比赛中我构建的特征还是过于简单了，这也是跟前排差距大的主要原因，因为缺乏对赛题背后具体业务的理解，也就很难挖掘出比较强的特征。

预见到这个瓶颈之后，我干脆放弃去寻找强的特征，而是更加专注于模型的方面，于是从一开始只用一个lightgbm模型，到后来直接把其他两个树模型也都考虑进来。

虽然，我为了上分也做了很多努力，研究基于规则的方案；特征的筛选方面；及在baseline的基础上扩充了多个随机数种子和特征顺序随机排列等训练方案，即使最终效果也没提升多少，但是我从中也学习到了一些知识。

比如说：特征的排列顺序的影响、TPE最优参数搜索、stacking融合等。期待之后，前排大佬的分享，让我膜拜膜拜大佬们的上分技巧哈哈哈~

今天，刚好是中秋节和教师节两个节日重叠的日子，那么，在此，

祝大家中秋节快乐、特别是老师们节日快乐！！！