代码说明文档

队名： 皮皮虾，我们回去吧
队员： 周杰，欧阳欣， 邓勇

环境需求

运行环境

• python2.7 Anaconda 4.0
• Jupyter notebook

外部依赖库

• numpy
• pandas
• sklearn
• statsmodels

文件

data

用于存储所有的数据，包括原始数据，额外数据，处理后的数据，模型中间数据以及最后提交的结果。

results

存储模型和规则预测出的最终结果。

shop_info_name2Id

将商店中的地址、三级分类等名词映射成Id保存在该文件夹下。

statistics

原始数据处理后的数据，包括平滑后的数据，天气数据和天气统计。

test_train

存储线下线上train和test的特征以及标签文件。

weekABCD

线下线上训练集和测试集的划分，按日分。

weekABCD_0123

线下线上训练集和测试集的划分（将一天分为四个时间段，没六小时一个时间段）。

main

主要的数据预处理代码和模型，以及数据分析代码。

analysis

数据分析的代码和统计结果。

data_processing

数据预处理，包括数据统计，数据预处理，数据平滑，训练集和测试集划分。

• avg_smoothing.py 对数据中的0进行处理，遇到0，用前三星期对应值的平均值替换
• smoothing.py 处理数据中的异常值
• split_test_train.py 数据集训练集和测试集划分

draw_picture

用于画图的一些基本的函数，方便数据的显示和分析

• draw.py 画图

fuse

模型融合相关文件。

• fuse.py 两个模型的结果进行融合，需要运行run.py文件来调用。

model

我们在比赛中所使用过的模型，包括 ARIMA，GBDT，LR，RF，Extremely Randomized Trees等。

• base_model.py ExtraTreeRegreessor模型，是我们在比赛线上线下预测中最主要使用的模型。
• gbdt.py 基于GBDT模型的简单预测。
• RandomForestRegreessor.py 基于随机森林模型的预测。
• predict_two_week.py 与之前复制单周预测不同，直接预测两周结果。
• multi_mode.py 不同模型，不同特征，不同参数的结合。
• use_first_week_predict_second_week.py 在预测第一周的结果后，将第一周的结果用于第二周的预测。

old model

该文件夹下主要是比赛初期使用的一些预测模型，在后来被我们放弃使用。

• mean_test.py 均值预测，取最后三周平滑数据对应周期（7）的均值，预测一周销售量，最后输出结果到文件。
• lr_test.py LR预测，使用Ridge回归拟合最后三周的每个商铺的总销售量，预测一周的总销售量，最后输出差值到文件。
• arima_pred.py 使用了ARIMA模型进行预测，对数据进行对数惩罚，一阶差分后计算ADF值，找到最稳定的差分项。之后用grid search找出拟合效果最好的模型进行预测。我们采用了bic和smape对模型效果进行评估。

rule

主要使用的规则代码，包括节假日（双十一等），天气处理，火锅店单独处理等，执行run.py在指定结果上添加规则影响。

• special_day.py 对特定的节假日如11月11日进行处理。
• weather.py 根据天气值对预测值进行处理
• hot_pot.py 对火锅店进行特殊处理

notebook

为了方便统计数据特征，ARIMA模型结果，可视化结果和特征，我们使用了jupyter notebook来处理和保存含有图片的代码。详见文件夹中具体代码。

pictures

一些统计信息和图片。