【天池竞赛系列】菜鸟-需求预测与分仓规划初赛冠军解决方案

初赛第一名，决赛第6名

没能去答辩，就瞎扯一下

初赛代码：https://github.com/wepe/CaiNiao-DemandForecast-StoragePlaning

比赛数据：链接: https://pan.baidu.com/s/1i55YPpF 密码: jxcp

预处理：删除双11，双12的数据，然后前面的数据往后移动一天填补，将不同趋势的商品聚类，对规律相同的簇单独建模分析

特征：因为数据量少，所以采用滑动窗口提取特征
前2周的数据提取特征，后两周求和作为label，滑动10个窗口
特征是求的最近k天商品的一些统计量，排名，占比
做一些多项式交叉特征
商品的补多补少成本多相似组合
trick:
商品成本相加作为样本权重
线下训练模型预测训练集，成本高的商品视作噪声从训练集中去除
单独分析发现这部分样本变化较大，考虑使用比较稳定的规则处理这部分样本

特征选择：xgb选择排名topk的特征，计算相似度，去除冗余特征

模型：使用LR + SVR +RF +GBRT+XGBOOST 40多个模型，按照商品成本做融合
补多成本大，则选择min（models）。补少成本大选择max(models)

规则：补多成本大，则选择min（最近2周）。补少成本大选择max(最近2周)

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