基于Xgboost的商业销售预测

发布时间：2018-09-18 09:07

【摘要】：以德国Rossmann商场的数据为例,通过对数据的探索性分析,以相关背景业务知识体系为基础,通过可视化分析,提取隐含在数据里的特征,使用性能较优的Xgboost方法进行规则挖掘,取得较好效果。为进一步提高Xgboost方法的预测精度和泛化性能,论文结合特征工程,采用集成学习方法,利用GLMNET和Xgboost模型拟合残差,结合LM、TSLM在趋势和季节性预测的优点,提出一种基于Xgboost的优化组合模型用以对行业数据进行预测,通过实验验证了该组合模型具有较好的精度和泛化能力。
[Abstract]:Taking the data of Rossmann shopping mall in Germany as an example, through the exploratory analysis of the data, based on the related background business knowledge system, and through the visual analysis, the features hidden in the data are extracted, and the rules mining is carried out by using the Xgboost method with better performance. Good results have been achieved. In order to further improve the prediction accuracy and generalization performance of the Xgboost method, this paper combines the feature engineering, adopts the integrated learning method, uses GLMNET and Xgboost model to fit the residual error, and combines the advantages of LM,TSLM in the trend and seasonal prediction. An optimal combination model based on Xgboost is proposed to predict the industry data. The experimental results show that the combination model has good accuracy and generalization ability.
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61262047) 江西省教育厅科技项目(GJJ14141) 江西省重点研发计划基金资助项目(2017BBE50063)
【分类号】：F274;TP181

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本文编号：2247439