数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。

基础概念

GBDT

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。

LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。

LightGBM 框架中还包括随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。

例如：在个性化商品推荐场景中，通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为（点击、曝光未点击、购买等）作为训练数据，来预测用户点击或购买的概率。根据用户行为和用户属性提取一些特征，包括：

  • 类别特征（Categorical Feature）：字符串类型，如性别（男/女）。

  • 物品类型：服饰、玩具和电子等。

  • 数值特征（Numrical Feature）：整型或浮点型，如用户活跃度或商品价格等。

更多内容可见 LightGBM 中文文档、LightGBM英文文档

导入模块

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

探索性数据分析

数据挖掘的过程中，数据可视化是发掘数据特征的有力工具。

分析不同type类型的目标值变化

# 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'])
plt.xlabel('Type')
plt.ylabel('Average Target Value')
plt.title('Bar Chart of Target by Type')
plt.show()

分析某一个id下的目标值随时间变化的曲线

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()

特征工程

教程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。

完整代码如下：

# 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)
# 前面这两行代码是合并数据，方便后面把已知数据和待求数据放到一起共同编排

# 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']]

代码解读：

  • ignore_index=True 表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。

  • reset_index(drop=True) 表示重置索引，并丢弃原来的索引列。（两次重置索引，是因为相当于重组数据两遍）

  • ascending=False 表示降序排序，加上前面的两个键名表示对合并后的数据框按 id 和 dt 列进行降序排序。

  • .shift(i)：对 target 列进行滞后操作，滞后期为 i。shift(i) 的作用是将 target 列中的值向下移动 i 个位置。例如，对于 shift(10)，每个数据点都会被移动到其所在组（按 id 分组）下方的第 10 个位置。其实就是先把所有单个窗口都求出来，方便后面的窗口统计。

  • 窗口统计相当于只计算10，11，12（天前）的目标值

  • 数据切分是因为这前置步骤只是相当于聚合出新的数据特征，然后加入到每一行中而已，所以还是需要拆开放回训练集和测试集。

模型训练与测试集预测

这里选择使用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。

另外需要注意的训练集和验证集的构建：因为数据存在时序关系，所以需要严格按照时序进行切分，

  • 这里选择原始给出训练数据集中dt为30之后的数据作为训练数据，之前的数据作为验证数据（训练、验证、预测；把训练集切分作为训练和预测），

  • 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(lgb, 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 = lgb.Dataset(trn_x, label=trn_y)
    valid_matrix = lgb.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 = lgb.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)参考资料：

‌⁠‬​‍​‍​‬​‬​​​​⁠⁠‬​​​​‍‬‬​​​​⁠​​​​​​​​​‬​‍​​​​​lightgbm中的模型参数也是很值得深究的，以后回来看。

注意事项

问题1：lightBGM版本错误

解决办法：安装lightBGM==3.3.0的版本

跑通结果

参考资料：

Task2：进阶lightgbm，开始特征工程 - 飞书云文档 (feishu.cn)