实践导向机器学习：从探索到应用，实战电商销量预估

2024-02-01 11:30:15

在电商领域，准确预测商品销量对于企业经营至关重要。掌握了销量预测能力，企业可以优化库存管理、制定营销策略、提升运营效率。本文将以Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales为案例，带你深入机器学习电商销量预估项目的全过程。

1. 数据探索与分析

数据探索是机器学习建模的基石。通过对原始数据的分析，我们可以了解数据的分布、特点和潜在规律。在本次项目中，我们将使用Pandas库来探索数据。

import pandas as pd

# 载入数据
data = pd.read_csv('rossmann_store_sales.csv')

# 查看数据基本信息
data.info()

# 查看数据统计信息
data.describe()

# 查看缺失值情况
data.isnull().sum()

通过这些操作，我们可以发现数据中存在缺失值，而且某些特征的分布存在异常。这些信息将为后续的数据预处理提供重要指导。

2. 数据预处理与特征工程

在进行建模之前，我们需要对数据进行预处理和特征工程，以确保模型能够正确学习和预测。具体而言，我们将执行以下操作：

缺失值处理：对于缺失值较多的特征，我们可以将其删除或使用适当的方法进行插补。
特征转换：对于非数值型特征，我们需要将其转换为数值型。常用的转换方法包括独热编码、标签编码和哑变量编码。
特征缩放：对于数值型特征，我们需要对其进行缩放，以确保它们具有相似的范围。常用的缩放方法包括标准化和归一化。
特征选择：对于高维数据，我们需要选择出最重要的特征，以减少模型的复杂性和提高训练效率。常用的特征选择方法包括过滤法和包裹法。

3. 建模与调优

在完成数据预处理和特征工程后，我们可以开始构建机器学习模型。在本项目中，我们将使用XGBoost算法来进行销量预测。XGBoost是一种梯度提升决策树算法，以其高精度和快速训练速度而著称。

from xgboost import XGBRegressor

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练XGBoost模型
model = XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型性能
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型评分：', score)

通过运行上述代码，我们可以得到模型在测试集上的评分。如果评分较低，我们可以通过调优模型参数来提高模型性能。常用的调优方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。