2023 Kaggle竞赛Godaddy Top3时序策略详解及GRU模型应用

该文档是关于2023年7月24日Kaggle竞赛中的Godaddy Top3策略分享，由ChrisDEOTTE撰写，专注于时序分析和AI模型的应用。竞赛涉及的是一个美国城市的microbusiness数据，具体任务是预测未来五个月的业务密度。以下是一些关键知识点： 1. 数据预处理： - 提供的数据包含了3135个美国城市的41个月历史记录，包括microbusiness density和人口信息。 - 数据调整是通过计算microbusiness density与2021年的人口比例，调整为适应模型的输入。 2. 时间序列建模： - 构建了56,000个时间序列，每个地区使用13个月的数据训练模型，用于预测接下来的五个月。 - 将最小的10%地区剔除，只保留最大的90%地区进行GRU（长短时记忆网络）的训练，以减少噪声。 3. 数据转换： - 将原始microbusiness数据转换为多倍率，通过逐月除以前一个月的比例，得到训练和验证的比率数据。 - 这样处理使得模型更加关注变化趋势而非绝对数值。 4. 模型构建： - 使用TensorFlow构建GRU模型，包含三层GRU层，每层的单元数为8，最后一层连接一个密集层，输出层有5个节点（可能对应5个月份的预测值）。 - 选择Adam优化器，并设置学习率为1e-4，损失函数未在文中明确提及，可能是均方误差（MSE）或类似适合时间序列预测的损失。 5. 交叉验证： - 采用GroupKFold方法对数据进行分割，确保在训练和验证过程中保持地区间的分布一致性，以避免过度拟合。 总结： 这篇文档详细介绍了作者在Kaggle竞赛中针对Godaddy Top3挑战所采用的策略，重点在于如何利用时间序列分析和深度学习技术（如GRU模型）来处理历史数据，以及对数据预处理和模型训练的精细操作。这些步骤有助于提高模型在预测未来业务密度方面的准确性，从而在竞赛中取得好成绩。