2023 Kaggle竞赛Godaddy Top3时序策略详解及GRU模型应用
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更新于2024-08-03
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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。
2019-12-30 上传
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