#AI夏令营 #Datawhale #夏令营
1.赛事简介
随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速,电力系统面临着越来越大的挑战。电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。
2.赛事任务
给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息,预测房屋对应电力的消耗。
2024 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台
3.Task2:进阶lightgbm,开始特征工程
(1)导入模块:此部分包含代码所需的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error, mean_absolute_error
import tqdm
import sys
import os
import gc
import argparse
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
(2)数据准备
在数据准备阶段,主要读取训练数据和测试数据,并进行基本的数据展示。
train = pd.read_csv('./data/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/test.csv')
数据简单介绍:其中id为房屋id,dt为日标识,训练数据dt最小为11,不同id对应序列长度不同;type为房屋类型,通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异;target为实际电力消耗,也是我们的本次比赛的预测目标。下面进行简单的可视化分析,帮助我们对数据有个简单的了解。
- 不同type类型对应target的柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
# 不同type类型对应target的柱状图
type_target_df = train.groupby('type')['target'].mean().reset_index()
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.bar(type_target_df['type'], type_target_df['target'], color=['blue', 'green'])
plt.xlabel('Type')
plt.ylabel('Average Target Value')
plt.title('Bar Chart of Target by Type')
plt.show()
- id为00037f39cf的按dt为序列关于target的折线图
specific_id_df = train[train['id'] == '00037f39cf']
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(specific_id_df['dt'], specific_id_df['target'], marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('DateTime')
plt.ylabel('Target Value')
plt.title("Line Chart of Target for ID '00037f39cf'")
plt.show()
(3)特征工程
这里主要构建了历史平移特征和窗口统计特征;每种特征都是有理可据的,具体说明如下:
- 历史平移特征:通过历史平移获取上个阶段的信息;如下图所示,可以将d-1时间的信息给到d时间,d时间信息给到d+1时间,这样就实现了平移一个单位的特征构建。
- 窗口统计特征:窗口统计可以构建不同的窗口大小,然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息,可以反映最近阶段数据的变化情况。如下图所示,可以将d时刻之前的三个时间单位的信息进行统计构建特征给我d时刻。
# 合并训练数据和测试数据,并进行排序data = pd.concat([test, train], axis=0, ignore_index=True)data = data.sort_values(['id','dt'], ascending=False).reset_index(drop=True)# 历史平移for i in range(10,30): data[f'last{i}_target'] = data.groupby(['id'])['target'].shift(i) # 窗口统计data[f'win3_mean_target'] = (data['last10_target'] + data['last11_target'] + data['last12_target']) / 3# 进行数据切分train = data[data.target.notnull()].reset_index(drop=True)test = data[data.target.isnull()].reset_index(drop=True)# 确定输入特征train_cols = [f for f in data.columns if f not in ['id','target']]
4)模型训练与测试集预测选择使用Lightgbm模型,也是通常作为数据挖掘比赛的基线模型,在不需要过程调参的情况的也能得到比较稳定的分数。另外需要注意的是,训练集和验证集的构建,因为数据存在时序关系,所以严格按照时序进行切分,这里选择原始给出训练数据集dt为30之后作为训练数据,之前的数据作为验证数据,这样保证了数据不存在穿越问题(不使用未来数据预测历史数据)。
def time_model(clf, train_df, test_df, cols):
# 训练集和验证集切分
trn_x, trn_y = train_df[train_df.dt>=31][cols], train_df[train_df.dt>=31]['target']
val_x, val_y = train_df[train_df.dt<=30][cols], train_df[train_df.dt<=30]['target']
# 构建模型输入数据
train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y)
valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y)
# lightgbm参数
lgb_params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'mse',
'min_child_weight': 5,
'num_leaves': 2 ** 5,
'lambda_l2': 10,
'feature_fraction': 0.8,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 4,
'learning_rate': 0.05,
'seed': 2024,
'nthread' : 16,
'verbose' : -1,
}
# 训练模型
model = clf.train(lgb_params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix],
categorical_feature=[], verbose_eval=500, early_stopping_rounds=500)
# 验证集和测试集结果预测
val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)
test_pred = model.predict(test_df[cols], num_iteration=model.best_iteration)
# 离线分数评估
score = mean_squared_error(val_pred, val_y)
print(score)
return val_pred, test_pred
lgb_oof, lgb_test = time_model(lgb, train, test, train_cols)
# 保存结果文件到本地
test['target'] = lgb_test
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)
得到分数。
4.进阶——特征优化
这里主要构建了历史平移特征、差分特征、和窗口统计特征;每种特征都是有理可据的,具体说明如下:
(1)历史平移特征:通过历史平移获取上个阶段的信息;
(2)差分特征:可以帮助获取相邻阶段的增长差异,描述数据的涨减变化情况。在此基础上还可以构建相邻数据比值变化、二阶差分等;
(3)窗口统计特征:窗口统计可以构建不同的窗口大小,然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息,可以反映最近阶段数据的变化情况。
参考代码如下:
# 历史平移
for i in range(10,36):
data[f'target_shift{i}'] = data.groupby('id')['target'].shift(i)
# 历史平移 + 差分特征
for i in range(1,4):
data[f'target_shift10_diff{i}'] = data.groupby('id')['target_shift10'].diff(i)
# 窗口统计
for win in [15,30,50,70]:
data[f'target_win{win}_mean'] = data.groupby('id')['target'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').mean().values
data[f'target_win{win}_max'] = data.groupby('id')['target'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').max().values
data[f'target_win{win}_min'] = data.groupby('id')['target'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').min().values
data[f'target_win{win}_std'] = data.groupby('id')['target'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').std().values
# 历史平移 + 窗口统计
for win in [7,14,28,35,50,70]:
data[f'target_shift10_win{win}_mean'] = data.groupby('id')['target_shift10'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').mean().values
data[f'target_shift10_win{win}_max'] = data.groupby('id')['target_shift10'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').max().values
data[f'target_shift10_win{win}_min'] = data.groupby('id')['target_shift10'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').min().values
data[f'target_shift10_win{win}_sum'] = data.groupby('id')['target_shift10'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').sum().values
data[f'target_shift710win{win}_std'] = data.groupby('id')['target_shift10'].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').std().values
分值有很大的提升,特征工程的重要性不言而喻。
5.尝试不同的算法
后来尝试了catboost、xgboost等算法,但是效果都不是很好。
6.模型融合
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold, GroupKFold
import lightgbm as lgb
import xgboost as xgb
from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name, seed = 2024):
'''
clf:调用模型
train_x:训练数据
train_y:训练数据对应标签
test_x:测试数据
clf_name:选择使用模型名
seed:随机种子
'''
folds = 5
kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed)
oof = np.zeros(train_x.shape[0])
test_predict = np.zeros(test_x.shape[0])
cv_scores = []
for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)):
print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1)))
trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index]
if clf_name == "lgb":
train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y)
valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y)
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': 'mae',
'min_child_weight': 6,
'num_leaves': 2 ** 6,
'lambda_l2': 10,
'feature_fraction': 0.8,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 4,
'learning_rate': 0.1,
'seed': 2023,
'nthread' : 16,
'verbose' : -1,
}
model = clf.train(params, train_matrix, 1000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix],
categorical_feature=[], verbose_eval=200, early_stopping_rounds=100)
val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)
test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration)
if clf_name == "xgb":
xgb_params = {
'booster': 'gbtree',
'objective': 'reg:squarederror',
'eval_metric': 'mae',
'max_depth': 5,
'lambda': 10,
'subsample': 0.7,
'colsample_bytree': 0.7,
'colsample_bylevel': 0.7,
'eta': 0.1,
'tree_method': 'hist',
'seed': 520,
'nthread': 16
}
train_matrix = clf.DMatrix(trn_x , label=trn_y)
valid_matrix = clf.DMatrix(val_x , label=val_y)
test_matrix = clf.DMatrix(test_x)
watchlist = [(train_matrix, 'train'),(valid_matrix, 'eval')]
model = clf.train(xgb_params, train_matrix, num_boost_round=1000, evals=watchlist, verbose_eval=200, early_stopping_rounds=100)
val_pred = model.predict(valid_matrix)
test_pred = model.predict(test_matrix)
if clf_name == "cat":
params = {'learning_rate': 0.1, 'depth': 5, 'bootstrap_type':'Bernoulli','random_seed':2023,
'od_type': 'Iter', 'od_wait': 100, 'random_seed': 11, 'allow_writing_files': False}
model = clf(iterations=1000, **params)
model.fit(trn_x, trn_y, eval_set=(val_x, val_y),
metric_period=200,
use_best_model=True,
cat_features=[],
verbose=1)
val_pred = model.predict(val_x)
test_pred = model.predict(test_x)
oof[valid_index] = val_pred
test_predict += test_pred / kf.n_splits
score = mean_absolute_error(val_y, val_pred)
cv_scores.append(score)
print(cv_scores)
return oof, test_predict
# 选择lightgbm模型
lgb_oof, lgb_test = cv_model(lgb, train[train_cols], train['target'], test[train_cols], 'lgb')
# 选择xgboost模型
xgb_oof, xgb_test = cv_model(xgb, train[train_cols], train['target'], test[train_cols], 'xgb')
# 选择catboost模型
cat_oof, cat_test = cv_model(CatBoostRegressor, train[train_cols], train['target'], test[train_cols], 'cat')
# 进行取平均融合
final_test = (lgb_test + xgb_test + cat_test) / 3
参考给的代码做了模型融合,效果不佳,还是得继续优化特征!
版权归原作者 lauqasim 所有, 如有侵权,请联系我们删除。