使用集成随机森林预测未来销量
机器学习
2019-04-22 v1
摘要
这是针对 Kaggle 数据竞赛“预测未来销量”的方法报告。在本文中，我们提出了一种基于特征工程、随机森林回归器与集成学习的相当简单的未来销量预测方法。其性能结果超越了诸多传统方法，并获得最终分数 0.88186，代表均方根误差。截至本文撰写时，我们的模型在排行榜上排名第 5（至 2018.5.8）。
引用
@article{arxiv.1904.09031,
title = {Predict Future Sales using Ensembled Random Forests},
author = {Yuwei Zhang and Xin Wu and Chenyang Gu and Yueqi Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09031},
year = {2019}
}