基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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华中8型系统二次开发手册
华中数控8型系统二次开发文档，使用语言C++或C#，实测可用牛屮型数控系统二次开发手册报警简介接口列表升级备份简介接口列表事件简介接口列表代码程序管理简介接口列表网络简介接凵列表牛屮型数控系统二次开发手册修订说明新增报警、升级备份、网络接口牛屮型数控系统二次开发手册二次开发简介通过二次开发,用户可以仅关注需要的东西,通过接口定制软件功能,而不用了解底层功能到底如何实现,能够加快开发进度,提高开发效率。二次开发流程华中型数控系统二次开发软件提供接口,能够采集并设置下位机数据,从而实现对下位机的控制。用户只需要自己开发自己关注的功能界面,然后通过调用封装好的二次开发接口,来调用底层数据,调用成功后将值返回给用户。牛屮型数控系统二次开发手册网络版开发网络版开发,可以脱离下位机,比如开发的软件可以独立到用户的电脑,实现上位机和下位机的个相互独立的部分之间通信。电脑上运行的客户端二次开发软件可以采集或者设置到卜位机的数据如下所小运行在用户电脑上,用户可以自己选择要连接的下位机,连接成功后,可以实现对下位机的实时监控等架作。● Net Server楼回自动co连按2014-061214:35:37信息奇存器变量l参数升级备分轴信息机实买尔机床指令没置是示列信息X284340毫米4916毫米F11Y376080享米-37.6271米G200毫米∠17.8500毫米17.8500亳米7.8500毫米00Q度0.000加工程忘名图1 NetServer运行界面牛屮型数控系统二次开发手册软件包配置及使用日前针对的主流开发平台和,提供了不同的二次开发软件包软件包的介绍对于开发,根据开发环境是或者分别提供两种不冋的软件包。只体如下图所小表1软件包列表开发环境SDK包文件动态Lib库文件( HncNetDillib、 HncNetdildl)C++nclude头文件文件夹WindowsHncApi.CS接口文件HncNetdlldl!动态链接库文件Windows下软件包配置及使用在平台下进行的二次开发,需将的二次开发提供的相关软件包文什加入自己的工程文件夹中。下面就分别介绍中的使用环境下开发库、开发库的配置及使用。二次开发库配置配置开发环境步骤:启动新建一个应用程序工程在工程目录下新建一个目录,将二次开发包中的平台的库文件拷贝到新建的目录下将二次开发包中的头文件目录拷贝到工程目录下右键点击⊥程名称,在弹出菜单中选择属性,弹山属性页;选择酉置属性,,常规,在右边附加包含目录中加入头文件路径。牛屮型数控系统二次开发手册++Demo届性页BC.动D)平含活M2笆运蛋〔D通用属性# USInc到式仨三格式用于“端国实”的程序数兵宇(ZI公共语言运行时支持VC-+三录耿消显示疟动版权标志言等级esCw3优化多处理器编译预处理器为编望序列表用 Unicode代巧生成图2配置 include路径选择酉置属性,,预处理器,在右边预处理定义添加宏定义置C:动 Chur台P:活定in37)「配管理()通卫星性预处理定义WIN52-WINDoWHNC DLL IMP A pEBUG: 9%(Preprace!取所有预处理器宇义否忽暗标唯包含路位否页处西到文件页处理取消显示行号否保密注选择配置属性,链接器,输入,在右边附加依赖项中输入,库文件所在路径在忽略特定目录库中输入C+Deme性页(C)后动 Debue)≌(:活动ir32配置兰理稀p通用唐性加农酸项lib/HncNtDIl lib: %(Additional Dcps置属性忽暗所有默认库常规忽路持正默认库c凵 BCD. LIl调过vC++E录标模块忝序哉入托曾资源文件穿规强制符号引用加载的DLL穿规调式图3配置lib路径牛屮型数控系统二次开发手册在生成目标文件所在的文件夹中,加入文件在应用程序文件中加入凼数库头文件的声明,例如至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发库配置配置开发环境步骤启动新建一个应用程序工程在工程日录下新增文件将该文件添加至工程,并修改域名使与该程序致ec机!盘G),t计!mn年,tm分‖索dea文件编(E)打开新建女件beImu C#demo2014/522151g文件灾J Debug2014/52316:38文件灾o Debuy2014/5/2315:18文件灾U obj2014/5231510文件lAramanI Properties2014/52315:10文件夹CclbFur_LS2014/5/26 10: 27 VisUal C# SuLIL1 cema C++kc demo s2014/528 14: 32 Visual C+ Project5K8C++De吧 emo scf2014/512614:02 SQL Server Com42,530K82014/5/23 10: 38 Microsoft vis Ia-g Form Maincs2014/5/26 13: 47 Visual C#Sourc.2014(5/23 16: 36 Visi al Cf Soure.13 KR二++602014/5/23 16: 36 NE Managed5K82014/5 28 14: 39 Visual C# Sourc.142 KBD U cnum EXCITICN2014/5/26 9: 51 Visual C+ SourC.bs 9 exteuLliur4 PeNter. D2014/5/265: 52 Visual C+ Sourc.5K8图4添加cs文件将复制到目标文件夹北比,m,bm小Db4提 Debug文件(F编辑(E童看织包含到库平≡新∨出I demo_C*修改日期类丑214/5/2613:47立用程序86KB2J14/5/ 2613: 4/ Program Debug100 KBdemo vshost.ex2014/5/2814:29用程序12 KBdemo, shost. exe. manifest221031722:39 MANIFEST文件E KBPerenan2014/5/2811;34用程序扩晨397KB+-DemD3t3山AA⊥I牛屮型数控系统二次开发手册图5添加d文件至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发接口范例介绍二次开发范例为例,该次开发程序连接下位机后可实时显示:坐标值进给速度主轴速度;进给修条、主轴修条、快移修条:代码当前运行行号,当前运行代码路径及名称;主轴功率、主轴负荷;下位机当前状态;当前程序运行时间;历史报警个数:报警详细信息;从上位杋加载代码到下位机;获取宏变量值。具体功能实现,可参见代码。配置成功后,运行程序,生成界面。红栏状态主接坐标显示生标佰主轴久苛z丛柝坐标值运行时时间Stat进给速度坐标值警历史个数tatC主袖束度斗标值振警详细言息进给修条坐标值仅移诊录生标佰物修杀坐标值当前运行行号坐标直当前运行程序乞序名方克里值选督程尸乞图6运行界面点击连接后,界面显示当前设备运行状态。若连接成功,将显示网络已连接。点击获取宏变量值,显示当前坐标值。选择程序名,输入电脑上待加载的代码路径后,点击确认,将从电脑加载代码到设备。如下所示。
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