Datawhale AI 夏令营第二期机器学习 Task3 学习笔记尝试使用深度学习方案

标签：Task3 AI win oof 学习 train test model data

概要:

如何进行时间序列的进阶特征提取与分析

如何构建深度学习方案

一.时序特征的详细介绍

1.日期变量：

时间序列数据通常包含日期或时间信息。这可以细分为不同的时间尺度，如年、月、周、日、小时、分钟等。在特征提取时，可以将这些日期变量转换为数值型特征，以便于模型处理。

2.周期性：

许多时间序列数据表现出周期性，例如，一天中的小时数、一周中的天数、一年中的月份等。识别并利用这些周期性特征可以帮助模型捕捉数据的内在规律。

3.趋势性：

趋势性是指时间序列数据随时间推移呈现的上升或下降的总体模式。这可以通过诸如移动平均或线性回归等方法来提取，并作为特征输入模型。

4.距离某天的时间差：

这涉及到从特定日期（如产品发布日、重要事件日等）计算时间差。这种特征可以帮助模型了解数据点与特定事件的相对位置。

5.时间特征组合：

将不同的时间单位组合起来（如年和周、月和日）可以提供更丰富的时间上下文信息，有助于揭示数据中的复杂模式。

6.特殊日期：

识别时间序列中的特殊日期或事件（如节假日、促销活动等）并将其作为特征，可以帮助模型解释与这些事件相关的数据波动。

7.异常点：

时间序列中可能存在异常点，这些点与其他数据点显著不同。正确识别并处理这些异常点对于提高预测精度至关重要

8.时序相关特征:

历史平移：将过去的值作为当前值的函数，例如，使用前一天的值来预测后一天的值。
滑窗统计：使用时间窗口内的统计数据（如平均值、中位数、标准差等）作为特征，这有助于捕捉局部时间范围内的数据特性。

9.强相关特征

二.优化方案

1.提取更多特征

（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。

# 合并训练数据和测试数据
data = pd.concat([train, test], axis=0).reset_index(drop=True)
data = data.sort_values(['id','dt'], ascending=False).reset_index(drop=True)

# 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

2.尝试不同的模型

1.K折交叉验证

下面我们构建了cv_model函数，内部可以选择使用lightgbm、xgboost和catboost模型，可以依次跑完这三个模型，然后将三个模型的结果进行取平均进行融合。

对于每个模型均选择经典的K折交叉验证方法进行离线评估，大体流程如下：

1、K折交叉验证会把样本数据随机的分成K份；

2、每次随机的选择K-1份作为训练集，剩下的1份做验证集；

3、当这一轮完成后，重新随机选择K-1份来训练数据；

4、最后将K折预测结果取平均作为最终提交结果。

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

2.staking融合

stacking是一种分层模型集成框架。以两层为例，第一层由多个基学习器组成，其输入为原始训练集，第二层的模型则是以第一层基学习器的输出作为特征加入训练集进行再训练，从而得到完整的stacking模型。

第一层：（类比cv_model函数）

划分训练数据为K折（5折为例，每次选择其中四份作为训练集，一份作为验证集）；
针对各个模型RF、ET、GBDT、XGB，分别进行5次训练，每次训练保留一份样本用作训练时的验证，训练完成后分别对Validation set，Test set进行预测，对于Test set一个模型会对应5个预测结果，将这5个结果取平均；对于Validation set一个模型经过5次交叉验证后，所有验证集数据都含有一个标签。此步骤结束后：5个验证集（总数相当于训练集全部）在每个模型下分别有一个预测标签，每行数据共有4个标签（4个算法模型），测试集每行数据也拥有四个标签（4个模型分别预测得到的）

第二层：（类比stack_model函数）

将训练集中的四个标签外加真实标签当作五列新的特征作为新的训练集，选取一个训练模型，根据新的训练集进行训练，然后应用测试集的四个标签组成的测试集进行预测作为最终的result。

def stack_model(oof_1, oof_2, oof_3, predictions_1, predictions_2, predictions_3, y):
    '''
    输入的oof_1, oof_2, oof_3可以对应lgb_oof，xgb_oof，cat_oof
    predictions_1, predictions_2, predictions_3对应lgb_test，xgb_test，cat_test
    '''
    train_stack = pd.concat([oof_1, oof_2, oof_3], axis=1) # （len(train),3）
    test_stack = pd.concat([predictions_1, predictions_2, predictions_3], axis=1) #(len(test),3)
    
    oof = np.zeros((train_stack.shape[0],))
    predictions = np.zeros((test_stack.shape[0],))
    scores = []
    
    from sklearn.model_selection import RepeatedKFold
    folds = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=2, random_state=2021)
    
    for fold_, (trn_idx, val_idx) in enumerate(folds.split(train_stack, train_stack)): 
        print("fold n°{}".format(fold_+1))
        trn_data, trn_y = train_stack.loc[trn_idx], y[trn_idx]
        val_data, val_y = train_stack.loc[val_idx], y[val_idx]
        
        clf = Ridge(random_state=2021)
        clf.fit(trn_data, trn_y)

        oof[val_idx] = clf.predict(val_data)
        predictions += clf.predict(test_stack) / (5 * 2)
        
        score_single = mean_absolute_error(val_y, oof[val_idx])
        scores.append(score_single)
        print(f'{fold_+1}/{5}', score_single)
    print('mean: ',np.mean(scores))
   
    return oof, predictions
    
stack_oof, stack_pred = stack_model(pd.DataFrame(lgb_oof), pd.DataFrame(xgb_oof), pd.DataFrame(cat_oof), 
                                    pd.DataFrame(lgb_test), pd.DataFrame(xgb_test), pd.DataFrame(cat_test), train['target'])

3.深度学习

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, RepeatVector, TimeDistributed
from keras.optimizers import Adam

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理
def preprocess_data(df, look_back=100):
    # 将数据按照id进行分组
    grouped = df.groupby('id')
    datasets = {}
    for id, group in grouped:
        datasets[id] = group.values
        
    # 准备训练数据集
    X, Y = [], []
    for id, data in datasets.items():
        for i in range(10, 15): # 每个id构建5个序列
            a = data[i:(i + look_back), 3]
            a = np.append(a, np.array([0]*(100-len(a))))
            X.append(a[::-1])
            Y.append(data[i-10:i, 3][::-1])
    
    # 准备测试数据集
    OOT = []
    for id, data in datasets.items():
        a = data[:100, 3]
        a = np.append(a, np.array([0]*(100-len(a))))
        OOT.append(a[::-1])
    
    return np.array(X, dtype=np.float64), np.array(Y, dtype=np.float64), np.array(OOT, dtype=np.float64)

# 定义模型
def build_model(look_back, n_features, n_output):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, n_features)))
    model.add(RepeatVector(n_output))
    model.add(LSTM(50, return_sequences=True))
    model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(0.001))
    return model

# 构建和训练模型
look_back = 100  # 序列长度
n_features = 1  # 假设每个时间点只有一个特征
n_output = 10  # 预测未来10个时间单位的值

# 预处理数据
X, Y, OOT = preprocess_data(train, look_back=look_back)

# 构建模型
model = build_model(look_back, n_features, n_output)

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=64, verbose=1)

# 进行预测
predicted_values = model.predict(OOT)

这个效果不是很理想,因为模型简单而且数据样本比较少

三.总结

1.特征是提分的关键

2.模型的融合效果不理想需要另取其他模型

3.深度学习不适合本次竞赛,数据量比较少,效果不理想

4.细微调参可影响分数

标签：Task3,AI,win,oof,学习,train,test,model,data
From： https://blog.csdn.net/cch3311543544/article/details/140577908

Datawhale AI 夏令营第二期机器学习 Task3 学习笔记尝试使用深度学习方案

概要:

一.时序特征的详细介绍

1.日期变量：

2.周期性：

3.趋势性：

4.距离某天的时间差：

5.时间特征组合：

6.特殊日期：

7.异常点：

8.时序相关特征:

9.强相关特征

二.优化方案

1.提取更多特征

2.尝试不同的模型

1.K折交叉验证

2.staking融合

3.深度学习

三.总结

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2.周期性：

3.趋势性：

4.距离某天的时间差：

5.时间特征组合：

6.特殊日期：

7.异常点：

8.时序相关特征:

9.强相关特征

二.优化方案

1.提取更多特征

2.尝试不同的模型

1.K折交叉验证

2.staking融合

3.深度学习

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