一、赛题背景
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。
然而，电力需求受到多种因素的影响，为了提高电力需求预测的准确性和可靠性，推动智能电网和可持续能源系统的发展，本场以“电力需求预测”为赛题的数据算法挑战赛。选手需要根据历史数据构建有效的模型，能够准确的预测未来电力需求。
二、赛题任务
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。
三、评审规则
1.数据说明
赛题数据由训练集和测试集组成，为了保证比赛的公平性，将每日日期进行脱敏，用
1
−
N
1-N
1−N进行标识，即
1
1
1为数据集最近一天，其中
1
−
10
1-10
1−10为测试集数据。数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。
| 特征字段 | 字段描述 |
|---|---|
| id | 房屋id |
| dt | 日标识 |
| type | 房屋类型 |
| target | 实际电力消耗，预测目标 |
2.评审规则
预测结果以 mean square error 作为评判标准，具体公式如下：
1
n
∑
n
=
1
n
(
y
i
−
y
^
i
)
2
\frac{1}{n}\sum_{n=1}^{n}(y_{i}-\hat y_{i})^{2}
n1n=1∑n(yi−y^i)2
其中，
y
i
y_{i}
yi是真实电力消耗，
y
^
i
\hat y_{i}
y^i是预测电力消耗。
四、具体实践
根据这个链接操作即可【Baseline链接】
这里是要运行的代码，可以看到是比较简单的。
运行后会生成一个文件submit.csv ，然后在提交平台提交就可以得到分数啦！
小程序员这里得到了373.89846分，哈哈好像大家的分数都一样，因为这里并没有训练模型，紧紧依靠最近数据的均值做一个预测。
