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一、赛题背景

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。
然而，电力需求受到多种因素的影响，为了提高电力需求预测的准确性和可靠性，推动智能电网和可持续能源系统的发展，本场以“电力需求预测”为赛题的数据算法挑战赛。选手需要根据历史数据构建有效的模型，能够准确的预测未来电力需求。

二、赛题任务

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。

三、评审规则

1.数据说明
赛题数据由训练集和测试集组成，为了保证比赛的公平性，将每日日期进行脱敏，用$1-N$进行标识，即$1$为数据集最近一天，其中$1-10$为测试集数据。数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。

特征字段	字段描述
id	房屋id
dt	日标识
type	房屋类型
target	实际电力消耗，预测目标

2.评审规则
预测结果以 mean square error 作为评判标准，具体公式如下：
$$\frac{1}{n}\sum _{n=1}^n(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$
其中，$y_i$是真实电力消耗，${\hat{y}}_i$是预测电力消耗。

四、具体实践

在task1中，我们使用了历史前10天的平均值，作为未来10天的预测值，最终的结果的是373.89846分，可以看到误差是相对比较大的，这次任务呢，我们尝试使用一个经典的机器学习模型来预测未来十天的电力预测。

4.1 实现的思路

Task1 的baseline我们是基于经验模型（使用均值作为结果数据）来解决的问题
Task2 版本教程将使用机器学习模型解决本次问题，模型使用简单，数据不需要过多预处理；
使用机器学习方法一般主要需要从** 获取数据&增强**、特征提取和模型 三个方面下手

4.2 理论介绍

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。

4.3 代码的实现与运行

4.3.1 导入模块

如下代码所示，是我们分析数据和导入模型使用的python模块，但是运行时，AI Studio并没有附带lightgbm的包，因此需要我们呢自己手动安装。

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')

因此，在运行上述代码块前，我们先使用pip 安装我们需要的lightgbm的包，如下图所示。
【注意】：这里有一个坑，就是教程给的代码没有使用lightgbm最新版本的包，因此，我选了最老的版本3.2.1，否则，后面我们在训练模型时，会报错，显示verbose_eval, early_stopping_rounds参数多余给出，这是因为最新版本的lightgbm在train这个函数内，并没有使用这两个参数。

4.3.2 探索性数据分析（EDA）

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。这一部分为导入我们需要的数据

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

这里给的代码有些问题，因为我们在AI Studio里，数据在data文件夹下多了一个子文件夹，如图所示，我们打开左侧的data文件。

可以看到这里还有一个子文件夹，因此，我们直接运行教程给的代码，会报错，显示找不到数据，因此，我们需要更改读取数据的路径。

如下代码块所示，这里注意，不同的用户，可能这里的data子文件后面的数字不同，读者在体验代码实战时，需要根据自己平台的文件名字修改。

train = pd.read_csv('./data/data283931/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/data283931/test.csv')

这里我们并没有显示如图所示的文件细节，事实上，该图显示的是train数据的打印，我们可以在代码后写一行train，就可以默认输出train训练集了。

运行的结果，如图所示，下面的2877305表示数据的行数，4代表列数。

但是可以看到中间省略了很多的数据，第6行（行号为5）的数据被省略了，因为我们的训练集行数太多了，但是如果我们想要看到前10行的数据怎么办呢？可以使用head属性，修改代码为train.head(10), 这里的10就代表显示前10行。修改后的如图所示。

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
  这里可以看到，代码将不同类型的数据使用groupby聚合起来求平均值，然后使用房屋类型作为横坐标，计算的均值所谓纵坐标，绘制了相应的柱状图。

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()

运行的结果如图所示：

• id为00037f39cf的按dt为序列关于target的折线图
  这里将第一个房子的历史用电量作了一个折线图，id为00037f39cf是第一个房子的编号。可以看到数据的波动是比较大的，但是波动整体有一定的周期规律。

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()

4.3.3 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。

实现的代码如下：

# 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)# 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']]

4.3.4 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，
• 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_predlgb_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)

运行的结果如图所示，

我们将生成的submit.csv文件在平台提交测试，如图所示，可以看到相比于之前，提升了很多，因为我们是分数越小说明，与真实值的误差越小。