#AI夏令营 #Datawhale #夏令营

1.赛事简介

随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，电力系统面临着越来越大的挑战。电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。

2.赛事任务

给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。

2024 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台  

3.Task2：进阶lightgbm，开始特征工程

（1）导入模块：此部分包含代码所需的模块

import numpy as np
import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error, mean_absolute_error
import tqdm
import sys
import os
import gc
import argparse
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

（2）数据准备

在数据准备阶段，主要读取训练数据和测试数据，并进行基本的数据展示。

train = pd.read_csv('./data/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/test.csv')

数据简单介绍：其中id为房屋id，dt为日标识，训练数据dt最小为11，不同id对应序列长度不同；type为房屋类型，通常而言不同类型的房屋整体消耗存在比较大的差异；target为实际电力消耗，也是我们的本次比赛的预测目标。下面进行简单的可视化分析，帮助我们对数据有个简单的了解。

• 不同type类型对应target的柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
# 不同type类型对应target的柱状图
type_target_df = train.groupby('type')['target'].mean().reset_index()
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.bar(type_target_df['type'], type_target_df['target'], color=['blue', 'green'])
plt.xlabel('Type')
plt.ylabel('Average Target Value')
plt.title('Bar Chart of Target by Type')
plt.show()

• id为00037f39cf的按dt为序列关于target的折线图

specific_id_df = train[train['id'] == '00037f39cf']
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(specific_id_df['dt'], specific_id_df['target'], marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('DateTime')
plt.ylabel('Target Value')
plt.title("Line Chart of Target for ID '00037f39cf'")
plt.show()

（3）特征工程

这里主要构建了历史平移特征和窗口统计特征；每种特征都是有理可据的，具体说明如下：

• 历史平移特征：通过历史平移获取上个阶段的信息；如下图所示，可以将d-1时间的信息给到d时间，d时间信息给到d+1时间，这样就实现了平移一个单位的特征构建。

• 窗口统计特征：窗口统计可以构建不同的窗口大小，然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息，可以反映最近阶段数据的变化情况。如下图所示，可以将d时刻之前的三个时间单位的信息进行统计构建特征给我d时刻。

  # 合并训练数据和测试数据，并进行排序
  data = pd.concat([test, train], axis=0, ignore_index=True)
  data = data.sort_values(['id','dt'], ascending=False).reset_index(drop=True)
  
  # 历史平移
  for i in range(10,30):
      data[f'last{i}_target'] = data.groupby(['id'])['target'].shift(i)
      
  # 窗口统计
  data[f'win3_mean_target'] = (data['last10_target'] + data['last11_target'] + data['last12_target']) / 3
  
  # 进行数据切分
  train = data[data.target.notnull()].reset_index(drop=True)
  test = data[data.target.isnull()].reset_index(drop=True)
  
  # 确定输入特征
  train_cols = [f for f in data.columns if f not in ['id','target']]

  4）模型训练与测试集预测

  选择使用Lightgbm模型，也是通常作为数据挖掘比赛的基线模型，在不需要过程调参的情况的也能得到比较稳定的分数。另外需要注意的是，训练集和验证集的构建，因为数据存在时序关系，所以严格按照时序进行切分，这里选择原始给出训练数据集dt为30之后作为训练数据，之前的数据作为验证数据，这样保证了数据不存在穿越问题（不使用未来数据预测历史数据）。

def time_model(clf, train_df, test_df, cols):
    # 训练集和验证集切分
    trn_x, trn_y = train_df[train_df.dt>=31][cols], train_df[train_df.dt>=31]['target']
    val_x, val_y = train_df[train_df.dt<=30][cols], train_df[train_df.dt<=30]['target']
    # 构建模型输入数据
    train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y)
    valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y)
    # lightgbm参数
    lgb_params = {
        'boosting_type': 'gbdt',
        'objective': 'regression',
        'metric': 'mse',
        'min_child_weight': 5,
        'num_leaves': 2 ** 5,
        'lambda_l2': 10,
        'feature_fraction': 0.8,
        'bagging_fraction': 0.8,
        'bagging_freq': 4,
        'learning_rate': 0.05,
        'seed': 2024,
        'nthread' : 16,
        'verbose' : -1,
    }
    # 训练模型
    model = clf.train(lgb_params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], 
                      categorical_feature=[], verbose_eval=500, early_stopping_rounds=500)
    # 验证集和测试集结果预测
    val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)
    test_pred = model.predict(test_df[cols], num_iteration=model.best_iteration)
    # 离线分数评估
    score = mean_squared_error(val_pred, val_y)
    print(score)
       
    return val_pred, test_pred
    
lgb_oof, lgb_test = time_model(lgb, train, test, train_cols)

# 保存结果文件到本地
test['target'] = lgb_test
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)

得到分数。

4.总结

特征工程的重要性不言而喻，后期需要进一步挖掘特征工程！！！