机器学习课程设计 时间序列预测商品销量

### 使用机器学习进行时间序列预测的商品销量课程设计

#### 1. 数据准备与理解
对于时间序列预测，特别是针对商品销量的数据集通常包含多个字段。这些字段可以分为三类：时间戳、时序值以及可能存在的属性变量[^3]。

- **时间戳**：表示销售记录的具体日期或时间段。
- **时序值**：即实际的销售额度或者数量。
- **属性变量**：如城市、产品类别或其他影响因素。

为了更好地理解和处理这类数据，在项目初期应当先探索并清理原始数据，确保其质量适合后续建模工作。

import pandas as pd

# 假设有一个CSV文件名为 'sales_data.csv'
data = pd.read_csv('sales_data.csv', parse_dates=['date'])
print(data.head())

#### 2. 特征工程
构建有效的特征是提升模型性能的关键环节之一。除了利用已有的时间信息外，还可以创建额外的衍生特征来增强模型的表现力。例如：

- 提取月份、星期几等周期性成分；
- 计算移动平均数作为平滑后的趋势指标；
- 考虑节假日效应等因素的影响；

通过这种方式可以帮助算法更有效地识别潜在规律，进而做出更加精准的预估。

from datetime import timedelta

def add_features(df):
    df['month'] = df.date.dt.month
    df['day_of_week'] = df.date.dt.dayofweek
    
    # 添加7天滚动均值作为一个新特性
    df['rolling_mean_7d'] = (
        df.groupby(['product_id'])['quantity']
          .transform(lambda x: x.shift(1).rolling(window=7).mean()))
    
    return df

processed_data = add_features(data.copy())

#### 3. 模型选择与训练
考虑到传统统计学方法（如ARIMA）往往依赖较多的手动调整参数和专业知识，而现代机器学习技术则能够在较少干预的情况下自动提取有用的模式。因此推荐采用诸如随机森林、梯度提升树甚至是深度神经网络这样的高级ML工具来进行最终的销量预测任务[^2]。

这里给出一个简单的基于XGBoost的例子:

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

features = ['month', 'day_of_week', 'rolling_mean_7d']
target = 'quantity'

train_df, test_df = train_test_split(processed_data.dropna(), test_size=.2)

model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror')
model.fit(train_df[features], train_df[target])

predictions = model.predict(test_df[features])

#### 4. 结果评估与优化
完成初步建模之后还需要仔细检验所得结论的有效性和可靠性。这不仅涉及到标准误差计算等定量分析手段的应用，也包括可视化展示预测曲线同真实情况之间的差异等方面的工作。根据反馈不断迭代改进直至达到满意的业务目标为止。

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