作者：野水晶體 

來源：livandata

看到這個題目，大家是否會有一些小小的想法？別鬧了！筆者是一個正經(jīng)人，討論的也是一個有關(guān)python的技術(shù)問題，哈哈~

每個人的行為都是有跡可循的，這些蛛絲馬跡可以作為預(yù)測的數(shù)據(jù)支持，有沒有想過一個人什么時候住酒店能夠被預(yù)測出來？筆者作為一個從事機器學(xué)習(xí)方面的程序員，對這一問題表示肯定，因為，如果不信就沒有工作了。

筆者以為：所謂預(yù)測即為通過歷史上遺留下來的蛛絲馬跡：行為、訂單甚至大廳門口的攝像頭，判斷某個人接下來的行為舉動。這樣的預(yù)測多少還是有些價值的，畢竟，人的想法是會通過行為表達出來，想法是漸變的，也就預(yù)示著行為存在一定的連續(xù)性。

試想一下，如果一個人或者一個公司能有客戶在某個地方的消費記錄，以及通過觀察分析發(fā)現(xiàn)客戶的基本特征，數(shù)據(jù)量足夠大的情況下是否能夠預(yù)測出客人什么時候入住酒店呢？我想結(jié)論大家都知道了~

作為一個旁觀者和理論家（哈哈），我們來一起探討一下，什么樣的特征和模型能夠預(yù)測出客戶住酒店的時間？

有沒有一點小小激動，畢竟預(yù)測是在不確定性中尋找肯定~

01、酒店預(yù)測的價值 Value

有誰會關(guān)心酒店的預(yù)測結(jié)果呢？

如果你想到的是情感問題，哈哈，我想該讓你失望了，因為筆者是一個滿心工作的狂人。姑且將上面的人群算作一個吧，還會有誰呢？

1） 心系萬千客戶的大老板們；

2） 將驕傲賦予代碼的程序員們；

3） 天天接待客戶的銷售精英們；

4） 想盡奇招探索客戶的運營大佬們；

……

預(yù)測的價值在于能夠幫助決策者減少混亂，是否到店？什么時候到店？的基礎(chǔ)上實現(xiàn)客群的細(xì)分并在細(xì)分客群的思路下挖掘客戶更深入的價值。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，預(yù)測將會是大數(shù)據(jù)的核心價值。

02、預(yù)測的思路 Thoughts

什么樣的客戶會進入到我們的酒店呢？

客戶什么樣的行為預(yù)示著要來酒店了呢？

我想這是酒店運營或老板最關(guān)心的問題吧？

正如上文所言，一個好的預(yù)測是需要對歷史數(shù)據(jù)進行充分的解讀，然后基于數(shù)據(jù)特性進行模型的構(gòu)建，最終得到預(yù)測結(jié)果。

因此，我們需要分析一下什么樣的情況下才會發(fā)生酒店入住行為，以及入住時間受什么因素影響？

對于酒店的入住，往往受較多方面的影響：出差、旅游、走親訪友……

入住時間呢？影響入住時間的因素往往較為寬泛，比如：春夏秋冬季節(jié)時令、酒店所處城市、酒店附近交通的便利程度、天氣情況等等……

再結(jié)合酒店的定位、客戶的年齡、性別，以及從著裝、談吐定位出的薪資水平、社會階層等幾乎可以勾勒出一個較為完整的特征集合了。

基本特征如下：

其中有些特征是需要進行線下錄入，或者邏輯推理完成，比如：入住目的，在華為公司附近的酒店，見到來自上海的華為員工，工作日獨身一人辦理入住，完全有理由相信，他來是出差的~

特征整理好之后我們就需要對模型有一個預(yù)判了：

首先這是一個連續(xù)值預(yù)測模型，我們姑且把時間轉(zhuǎn)化成連續(xù)值，預(yù)測到月日粒度就可以了。

常見的連續(xù)值預(yù)測模型有如下幾個：

1） 線性回歸；

2） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN等；

3） 決策樹融合線性回歸等；

4） ARIMA等時間序列模型；

每一種模型都會有他的優(yōu)勢和缺點，比如：線性回歸預(yù)測方便簡單，但是較難解決自相關(guān)的問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好的擬合高維特性但是解釋性較差；ARIMA需要較強的融合時間因素等等。他們的優(yōu)缺點包括但不限于這些描述，有興趣的讀者可以深入了解一下。

本文筆者采用的是決策樹融合線性回歸GBDT+Ridge的建模方式，這一方式主要是受到GBDT+LR模型的啟發(fā)，facebook構(gòu)建的GBDT+LR融合模型在點擊率預(yù)測中效果顯著，曾一度在各個公司中應(yīng)用，但是在連續(xù)值預(yù)測中多少會有一些不足，畢竟LR模型是一個用線性回歸實現(xiàn)的分類模型，曲線的調(diào)整會影響預(yù)測的效果。

GBDT+Ridge融合模型用嶺回歸替換掉了LR的部分，對應(yīng)功能上Ridge更適合進行連續(xù)值的預(yù)測。另外，Ridge可以通過添加約束條件以及懲罰系數(shù)，限定預(yù)測范圍和解決多重共線性的問題，預(yù)測結(jié)果調(diào)整上具有一定程度的靈活性；

GBDT本身在決策樹方面有較好的名氣：

1） 其對特征值有較好的容忍性，數(shù)據(jù)有空值、異常值等情況下都可以有效運行；

2） 對較高維度的特征融合效果也較為突出，因為樹的特性，GBDT能夠有效的探索高維的特征特性，每一個樹狀分支都是對多個特征的高維度融合；

3） 由于其boosting的設(shè)計思路，不停的迭代優(yōu)化能夠迅速提升模型的準(zhǔn)確性；

所以GBDT從一出生就是明星算法。

但是其本身也存在一定的缺點：

1） 樹的每個分支都有一個維度相乘的效果，每個維度的變化都會引發(fā)整體的變化，因此其靈敏度較高，容易過擬合；

2） 無法較好的用在連續(xù)值預(yù)測上，GBDT本質(zhì)上還是一個分類算法；

而Ridge剛好彌補了這一問題，線性回歸Ridge中各個特征值是相加的，單個特征的變化對整體的影響較小，同時Ridge本身就是用來進行連續(xù)值預(yù)測的，又較好的解決了多重共線性的問題。

基于上面的考慮，筆者對兩個模型進行了融合，讓有情人終成眷屬。

03、預(yù)測的實現(xiàn)邏輯 Logic

模型的預(yù)測基本上遵循數(shù)據(jù)建模的常規(guī)套路，我們借這個機會將流程進行一些梳理：

1） 特征清洗：數(shù)據(jù)的離散化、歸一化，缺失值填充，one_hot/WOE變化等;

2） 特征降維：降維主要有兩方面原因，其一是維度之間有一些共線性，我們在訓(xùn)練過程中需要把對y值影響不大或者x之間相互影響的特征剔除掉；其二是當(dāng)我們用one_hot進行向量化變化之后，往往存在梯度爆炸等問題，為了解決這一問題，我們經(jīng)常用到的方法有：主成分分析、因子分析、決策樹篩選、相關(guān)系數(shù)計算、embedding、稀疏自編碼等；

3） 切分訓(xùn)練集和測試集：在訓(xùn)練集和測試集的切分中常用的方法有兩個：其一是按照一定比例隨機提取，比如：隨機2:8分，80%數(shù)據(jù)做訓(xùn)練集，20%數(shù)據(jù)做測試集，這一方法簡單高效，但是訓(xùn)練的準(zhǔn)確性較低；其二：K-fold切分，將數(shù)據(jù)集拆分成測試集和訓(xùn)練集之后，對訓(xùn)練集進行K折拆分，循環(huán)訓(xùn)練，循環(huán)驗證，可以有效防止過擬合的現(xiàn)象；

4） 構(gòu)建模型：模型的構(gòu)建正如上文提到的，我們使用的GBDT+Ridge融合模型，在建模過程中，需要格外小心模型的輸入和輸出數(shù)據(jù)格式，通常我們會把融合模型整合成一個函數(shù)，那么對應(yīng)的參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)就需要做好格式對照；

5） 模型保存/使用：訓(xùn)練好的模型需要進行保存固話，這樣可以避免下次使用模型的時候重新訓(xùn)練，畢竟一次模型的訓(xùn)練需要較長的時間，固話模型的一些常用方法有：pickle、joblib等，對于一些深度學(xué)習(xí)的模型存在各自的方法，比如keras中的model.save()；模型使用時也有對應(yīng)的方法，比如：joblib和pickle中的loads函數(shù)，可以有效的還原訓(xùn)練好的模型，直接使用到生產(chǎn)環(huán)境中。

6） 訓(xùn)練結(jié)果驗證：訓(xùn)練結(jié)果需要進行比較才能知道好壞，我們通常會選擇多個模型，融合之后通過一定的指標(biāo)進行比較，常用的比較指標(biāo)有：F-score、AUC、ROC曲線等。

上面即為構(gòu)建模型的常規(guī)思路，在這樣的思路下，我們實現(xiàn)了酒店入住時間的預(yù)測，小小的滿足了一下宅男的臆想，看到這里估計會被我的技術(shù)折服吧，哈哈，小小調(diào)侃一下~

下面是作為程序員的必備課了，上代碼~

04、預(yù)測代碼 Code

預(yù)測代碼主要是基于下面的思路進行構(gòu)建的：

1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為：

2）文件結(jié)構(gòu)為：

3） 對應(yīng)代碼為：

首先需要對代碼進行特征處理;

……

grd = GradientBoostingClassifier(n_estimators=60)# 調(diào)用one-hot編碼。grd_enc = OneHotEncoder()# 調(diào)用LR分類模型。# grd_lm = LogisticRegression()grd_lm = RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0])# 使用X_train訓(xùn)練GBDT模型，后面用此模型構(gòu)造特征grd.fit(train_X, train_y)# fit one-hot編碼器grd_enc.fit(grd.apply(train_X)[:, :, 0])# 使用訓(xùn)練好的GBDT模型構(gòu)建特征，然后將特征經(jīng)過one-hot編碼作為新的特征輸入到LR模型訓(xùn)練。# clf = grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr)clf = grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr)   # 線性回歸建模# 用訓(xùn)練好的LR模型對X_test做預(yù)測y_pred_grd_lm = grd_lm.predict(grd_enc.transform(grd.apply(test_X)[:, :, 0]))

……

其次需要進行數(shù)據(jù)匯總;

……

data_s = pd.merge(data_1_4, data_2_2, on='id', how='inner')data_s = pd.merge(data_s, data_3_4, on='id', how='inner')data_s = pd.merge(data_s, data_4_2, on='id', how='inner').drop_duplicates().reset_index()data_s = data_s.filter(regex="[^'index']")data_s.to_csv('data_s.csv', encoding="utf_8_sig")

……

最后就是驗證和使用;

grd = GradientBoostingClassifier(n_estimators=60)# 調(diào)用one-hot編碼。grd_enc = OneHotEncoder()# 調(diào)用LR分類模型。# grd_lm = LogisticRegression()grd_lm = RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0])# 使用X_train訓(xùn)練GBDT模型，后面用此模型構(gòu)造特征grd.fit(train_X, train_y)# fit one-hot編碼器grd_enc.fit(grd.apply(train_X)[:, :, 0])# 使用訓(xùn)練好的GBDT模型構(gòu)建特征，然后將特征經(jīng)過one-hot編碼作為新的特征輸入到LR模型訓(xùn)練。# clf = grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr)clf = grd_lm.fit(grd_enc.transform(grd.apply(X_train_lr)[:, :, 0]), y_train_lr)   # 線性回歸建模# 用訓(xùn)練好的LR模型對X_test做預(yù)測y_pred_grd_lm = grd_lm.predict(grd_enc.transform(grd.apply(test_X)[:, :, 0]))

……

思路和python代碼都只是機器學(xué)習(xí)的引導(dǎo)，算是建模的一個較為完整的流程，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?，有興趣歡迎相互溝通~