Kaggledays-recruit餐厅访客预测竞赛的完整解决方案

简介：
本文提供了一套全面的解决方案，针对Kaggledays-recruit餐厅访客预测竞赛，涵盖数据预处理、模型选择与优化策略，助力参赛者提升预测精度。 这是我对2018年5月19日在华沙举办的“招募餐厅游客预测比赛”的完整解决方案的描述。其核心理念较为通用，适用于任何时间序列的比赛项目。实际上，这里提供的方案与我的团队赢得凯撒大师赛竞赛时所用的几乎完全一致。我们的私人LB得分为0.505，在比赛中这足以取得第三名的好成绩。 若要运行此解决方案，请首先下载git存储库并执行bash setup_directory.sh命令，该脚本将创建所有必需的文件夹。接着从相关来源获取训练和测试数据，并将其放置在input/目录下。还需下载air_store_info_with_nearest_active_station.csv文件并将它放在weather_data/中；同时要从同一来源下载1-1-16_5-31-17_Weather.zip并解压后放入weather_data/stations目录内。 至此，您已经拥有了进行比赛所需的全部数据。