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【DataWhale AI夏令营】--Task 2

目录

1.赛题任务

2.baseline代码

（1）第一步：导入所需模块

（2）探索性数据分析（EDA）

（3）数据可视化

（4）合并训练数据和测试数据，进行一些数据预处理操作，然后重新切分出训练集和测试集

（5）模型训练与测试集预测

3.运行结果

优化方向

优化代码

优化总结

优化要点总结

1.赛题任务

使用进阶的机器学习模型lightgbm预测房屋电力需求

2.baseline代码

（话不多说，我们直接上代码）

（1）第一步：导入所需模块

其中lightgbm需要先在终端导入，否则会出现报错！

import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error, mean_absolute_error, mean_squared_error
import tqdm
import sys
import os
import gc
import argparse
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

补充：（为了方便小白能更加明白各类模块的作用，下面给出了以上各模块的大致解释）

  • numpy用于多维数组快速运算
  • pandas用于数据分析，特别是表格数据
  • lightgbm是一个基于梯度提升框架的的机器学习库
  • 三个评估指标函数：mean_squared_log_error（均方对数误差）、mean_absolute_error（平均绝对误差）和 mean_squared_error（均方误差），以上指标用于评估回归模型的性能
  • tqdm 是一个进度条库，可以在循环或迭代过程中显示进度条
  • sys模块提供了对 Python 解释器进行访问和操作的函数和变量
  • os模块提供了与操作系统交互的函数，如文件和目录操作
  • gc模块提供了对垃圾回收机制的直接访问，可以手动触发垃圾回收
  • argparse是一个用于解析命令行参数和选项的库
  • warnings模块用于处理警告信息(以上的ignore代表忽略所有告警信息）

（2）探索性数据分析（EDA）

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

官方源代码：（读取数据集和训练集）

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

根据数据包的存储位置需要对以上文件的路径进行修改：

train = pd.read_csv('./data/data283931/train.csv')
test = pd.read_csv('./data//data283931/test.csv')

赛题数据集内容简单介绍：

  • 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。

（3）数据可视化

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()

  • 不同type类型对应target的柱状图

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()

  • id为00037f39cf的按dt为序列关于target的折线图

（4）合并训练数据和测试数据，进行一些数据预处理操作，然后重新切分出训练集和测试集

# 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']]

（5）模型训练与测试集预测

另外需要注意的训练集和验证集的构建：因为数据存在时序关系，所以需要严格按照时序进行切分，

  • 这里选择原始给出训练数据集中dt为30之后的数据作为训练数据，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(lgb, 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 = lgb.Dataset(trn_x, label=trn_y)
    valid_matrix = lgb.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 = lgb.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)

3.运行结果

拿到官方的代码后我直接点了运行，出现了以下的报错：

我检查了报错原因：大致是说verbose_eval并不是train函数直接接受的参数

通过查阅资料发现原因是 verbose_eval 参数应该通过回调函数log_evaluation来设置，而不是直接作为lgb.train()的参数。因此，对此部分代码进行修改:

修改后可以运行啦，在没修改参数的前提下需要运行50000次，大概需要三小时，运行结果如下：

提交了结果，发现分数在277+（这个分数越低越好），说明还有待优化空间。

优化方向

  1. 目前的验证集和训练集的划分依据 dt 列进行，可以尝试更多的数据划分方法，如时间序列交叉验证。
  2. 目前使用的超参数是手动设置的，可以使用 GridSearchCV 或 RandomizedSearchCV 等方法来自动调整超参数，寻找最佳参数组合。
  3. LightGBM自带特征重要性评估功能，可以根据重要性得分来选择或删除特征
  4. 使用 early_stopping_rounds 参数，可以让模型在指定轮数内没有改进时停止训练，从而防止过拟合。
  5. 目前只评估了均方误差，可以增加更多评估指标，如R²、MAE等，以更全面地评估模型性能。

优化代码

下面我从以下几方面更新了代码：

  1. 早停机制： 在训练模型时，添加了 lgb.early_stopping(stopping_rounds=100) 回调函数，让模型在验证集上连续100轮没有提升时会提前停止训练，从而防止过拟合。

  2. 评估指标： 除了计算均方误差（MSE）之外，还增加了平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）的计算，这样可以更全面地评估模型的性能。

  3. 日志记录： 使用 lgb.log_evaluation(period=100) 回调函数，每100轮训练记录一次评估结果，有助于监控训练过程。

  4. 代码结构： 代码结构我也做了调整，将模型的训练和评估逻辑封装在 time_model 函数中。

  5. 输出信息： 在评估模型时，我打印了多个评估指标，可以更直观地了解模型的性能。

import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def time_model(lgb, train_df, test_df, cols):
    # 数据切分
    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 = lgb.Dataset(trn_x, label=trn_y)
    valid_matrix = lgb.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 = lgb.train(
        lgb_params, 
        train_matrix, 
        num_boost_round=800, 
        valid_sets=[train_matrix, valid_matrix],
        callbacks=[lgb.log_evaluation(period=100), lgb.early_stopping(stopping_rounds=100)]
    )
    
    # 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
    mse_score = mean_squared_error(val_pred, val_y)
    mae_score = mean_absolute_error(val_pred, val_y)
    r2 = r2_score(val_pred, val_y)
    print(f'MSE: {mse_score}, MAE: {mae_score}, R²: {r2}')
    
    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)

最后的结果相比于不改参数有所提升，且运行的时间也缩短了：

优化总结

优化要点总结

  1. 数据切分：依据 dt 列切分数据集，确保时间序列的前后关系。
  2. 超参数调优：手动设置初始参数，可以通过网格搜索等方法进一步优化。
  3. 特征选择：可通过LightGBM的特征重要性功能选择特征。
  4. 使用早停：防止模型过拟合，提高泛化能力。
  5. 详细评估：增加更多评估指标，全面评估模型性能

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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