电力需求预测挑战赛——Datawhale AI 夏令营第2期【从零入门AI竞赛之机器学习】

赛事官网
https://challenge.xfyun.cn/h5/detail?type=electricity-demand&ch=dw24_uGS8Gs
学习者手册
https://exn8g66dnwu.feishu.cn/docx/T7WGd7goqowRvFxwoApclo9Pn0b

Task1——传统时序模型（2024/7/14）

阶段要求

1. 根据文档跑通提交并拿下第一个分数；
2. 学习相关知识点，理解赛题。

学习文件

1. 开营直播
2. 从零入门机器学习竞赛
3. 【AI Studio】baseline项目

baseline代码

# 1. 导入需要用到的相关库
# 导入 pandas 库，用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np

# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取训练集数据，文件名为 'train.csv'
train = pd.read_csv('./data/data283931/train.csv')
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取测试集数据，文件名为 'train.csv'
test = pd.read_csv('./data/data283931/test.csv')

# 3. 计算训练数据最近11-20单位时间内对应id的目标均值
target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index()

# 4. 将target_mean作为测试集结果进行合并
test = test.merge(target_mean, on=['id'], how='left')

# 5. 保存结果文件到本地
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)