Datawhale AI 夏令营笔记 - Machine Learning

电力需求预测挑战赛

一句话介绍赛题任务可以这样理解赛题：

【训练时序预测模型助力电力需求预测】

电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。

赛题任务

给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。

赛题数据简介

赛题数据由训练集和测试集组成，为了保证比赛的公平性，将每日日期进行脱敏，用1-N进行标识。

即1为数据集最近一天，其中1-10为测试集数据。

数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。

下面进入baseline代码

# 导入 pandas 库，用于数据处理和分析
import pandas as pd
# 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作
import numpy as np

# 2. 读取训练集和测试集
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取训练集数据，文件名为 'train.csv'
train = pd.read_csv('./data/data283931/train.csv')
# 使用 read_csv() 函数从文件中读取测试集数据，文件名为 'train.csv'
test = pd.read_csv('./data/data283931/test.csv')

# 3. 计算训练数据最近11-20单位时间内对应id的目标均值
target_mean = train[train['dt']<=20].groupby(['id'])['target'].mean().reset_index()

# 4. 将target_mean作为测试集结果进行合并
test = test.merge(target_mean, on=['id'], how='left')

# 5. 保存结果文件到本地
test[['id','dt','target']].to_csv('submit.csv', index=None)

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