基于LightGBM和XGBoost的超市商品销量预测模型研究

"基于LightGBM优化组合模型的销售预测" 本文提出了一种基于LightGBM及XGBoost组合的预测模型，旨在解决超市商品销量的预测问题。该模型结合了时间滑动窗口在数据特征处理上的优势，对商品销售数据进行动态特征提取，并通过组合模型进行预测。 知识点一：销售预测 销售预测是指对未来某一时期内的销售量进行预测，以便企业更好地制定销售策略和生产计划。本文中，作者提出了基于LightGBM优化组合模型的销售预测方法，该方法可以对超市商品销量进行预测。 知识点二：LightGBM LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，具有快速训练和预测的特点。LightGBM可以处理大规模数据，并且能够自动选择最优的分裂特征。作者在本文中使用LightGBM作为组合模型的一部分，以提高预测的准确性。 知识点三：XGBoost XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，类似于LightGBM。XGBoost可以处理大规模数据，并且能够自动选择最优的分裂特征。作者在本文中使用XGBoost作为组合模型的一部分，以提高预测的准确性。 知识点四：组合模型 组合模型是指将多个机器学习模型组合起来，以提高预测的准确性。在本文中，作者使用LightGBM和XGBoost组合模型来预测超市商品销量。组合模型可以充分发挥每个模型的优点，以提高预测的准确性。 知识点五：时间滑动窗口 时间滑动窗口是一种数据处理技术，用于提取数据中的动态特征。在本文中，作者使用时间滑动窗口来提取商品销售数据中的动态特征，并将其作为组合模型的输入特征。 知识点六：特征工程 特征工程是指对数据进行预处理和特征提取，以提高机器学习模型的性能。在本文中，作者使用时间滑动窗口和LightGBM来提取商品销售数据中的特征，并将其作为组合模型的输入特征。 知识点七：超市商品销量预测 超市商品销量预测是指对超市商品的销量进行预测，以便企业更好地制定销售策略和生产计划。本文中，作者提出了基于LightGBM优化组合模型的销售预测方法，该方法可以对超市商品销量进行预测。 知识点八：模型评估 模型评估是指对机器学习模型的性能进行评估，以确定模型的优缺。在本文中，作者使用预测精度作为模型评估的指标，并比较了单模型和组合模型的预测精度。结果显示，组合模型的预测精度明显优于单模型的预测精度。