Kaggle M5竞赛：传统与机器学习预测法深度对比

本文主要探讨了在 Kaggle 的 M5 Forecasting - Accuracy 数据集上，如何通过对比传统预测方法与机器学习预测方法来实现商品销售量的准确预测。数据集包含了加州（California）、德克萨斯（Texas）和威斯康星（Wisconsin）三个州的产品类别、部门和仓库信息，目标是预测未来28天的每日销售。文章涉及了多种预测技术： 1. **传统预测方法**： - **单指数平滑法**：一种简单的预测模型，通过考虑过去时间序列中的最近值来预测未来值，适用于数据变化相对平稳的情况。 - **双指数平滑法**：结合了简单移动平均和一次指数平滑，对数据趋势和季节性进行双重考虑。 - **三指数平滑法**：进一步考虑了长期趋势，综合了简单移动平均、一次指数平滑和二次指数平滑。 2. **机器学习预测方法**： - **ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)**：自回归整合滑动平均模型，用于处理非季节性时间序列数据，适用于具有线性趋势或周期性的数据。 - **SARIMA (Seasonal ARIMA)**：扩展了ARIMA，引入了季节性成分，适合具有明显季节性规律的数据。 - **SARIMAX**：结合了ARIMA和线性模型，可以处理更复杂的时间序列问题，如外生变量的影响。 - **LightGBM**：基于梯度提升算法的轻量级模型，适用于大规模数据集，特别适合特征工程丰富的场景。 - **Random Forest**：集成学习方法，通过构建多个决策树并取平均值来提高预测准确性，适用于处理非线性和高维数据。 - **Linear Regression**：最基本的线性模型，适用于数据线性关系明显的预测任务。 在实施这些方法之前，作者导入了必要的Python库，如`numpy`、`pandas`、`seaborn`、`lightgbm`、`statsmodels`、`sklearn`等，以进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估。作者还设置了忽略警告，以便专注于模型的性能优化。文章将展示如何运用这些工具来构建模型，并通过对比它们的预测效果，得出在实际业务场景中选择哪种方法更为有效的结论。整个流程强调了数据处理技巧和模型选择的重要性，以期为读者提供一个全面的预测分析框架。