基于Xgboost的商業(yè)銷售預測
[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.
【作者單位】: 南昌大學信息工程學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61262047) 江西省教育廳科技項目(GJJ14141) 江西省重點研發(fā)計劃基金資助項目(2017BBE50063)
【分類號】:F274;TP181
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,本文編號:2247439
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