kaggle_store_sales

Kaggle Store Sales의 일자별 점포별 품목별로 다양한 feature와 모델을 실험하여 최고 스코어를 산출하는 모듈입니다.

폴더구조

폴더	설명
src	프로그램
input	Store Sales 제공 데이터. input.zip 압축해제요
output	시나리오별 predict 데이터

변경사항

소스내 경로수정 path = "d:/lge/pycharm-projects/kaggle_store_sales/input/"

실험 결과

scenario_id

x001d001y001m001 : x001(feature) d001(feature 날짜구간) y001(sales) m001(모델종류)
예시>
x001d001y001m001 : scenario_model_linearregression.py
x001d001y001m002 : scenario_model_ridge.py
x001d001y001m003 : scenario_model_customeregressor.py

s10 ~ s90 : 상점별 품목별 스코어(1-mse)

챠트

plot_predict_scenario_store('x001d001y001m001', 2) 시나리오별 상점별 챠트 출력

submition 전략

아래와 그림과 같이 시나리오별 상점별 품목별로 스코어가 산출되므로 스코어가 낮은 상점 및 품목을 대상으로 최적화된 시나리오 추가시 높은 스코어 달성이 가능할것으로 예상

상점별 품목별 최고 스코어 및 예측값 산출 쿼리

select max(a.scenario_id) as scenario_id, a.store_nbr, a.family2, a.score, max(a.predict_y) predict_y
from results a,
( select store_nbr, family2, max(score) score
from results
group by store_nbr, family2
) b
where a.store_nbr = b.store_nbr
and a.family2 = b.family2
and a.score = b.score
group by a.store_nbr, a.family2, a.score
order by a.store_nbr, a.family2, a.score