https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales
Kaggle上发布过各种类型的数据科学比赛中，以forecast类型的比赛占比最大、单场参赛人数最多，是kaggle的金牌大户，其内容包括像预测某公司/产品未来几月的收入/销量、预测商品的目标人群、根据大数据评估预测用户的还贷风险等。
以今年的热门赛事为例，不管是创下单场参赛人数之最的Home Credit Default Risk，还是依旧进行中的Google Analytics Customer Revenue Prediction，去逛逛它们的kernels和discussion就会发现，参赛者使用的清一色都是gradient boost模型，如xgboost、GBM、lightGBM等，个别清新脱俗的会用Random Forest。大家拼的主要是DEA（Exploratory Data Analysis）和feature engineering而非模型。
这不禁让我疑惑，难道forecast类型问题只有机器学习一条路么？神经网络真的没有用武之地了么？
不是这样的。Cheng Guo和Felix Berkhahny在paper--Entity Embeddings of Categorical Variables中提到他们用一个identity embedding神经网络模型在kaggle Rossmann Store Sales比赛中取得第三名的成绩，Jeremy Howard的source code复现了这篇paper。我这篇博文就是要给你介绍这款神经网络，它只做了少量的feature engineering，就获得了惊人的效果。
Predict Future Sales / Notebook
Predict Future Sales，是kaggle上的playground比赛，是coursera上相关课程的最终大作业，如果你有兴趣也可以在项目介绍页面找到该课程。主办方提供俄罗斯1C玩具公司的销售数据，要求参赛者预测未来一个月商品的销售量。
我选择这个数据集的主要原因：
- 它是真实的数据集，训练样本数目庞大但信息量少，可以说是简约却不简单。
- 不需要做太多的feature engineering。
在开始分析神经网络之前，请你先到kaggle上熟悉比赛的data。
Setup
from fastai.structured import *
from fastai.column_data import *
我是用fastai library来构建训练模型的，所以需要import它们的libraries。
Data Cleaning
# https://www.kaggle.com/dlarionov/feature-engineering-xgboost
train = pd.read_csv(PATH/'sales_train.csv', low_memory=False)
test = pd.read_csv(PATH/'test.csv', low_memory=False).set_index('ID')
shops = pd.read_csv(PATH/'shops.csv', low_memory=False)
items = pd.read_csv(PATH/'items.csv', low_memory=False)
cats = pd.read_csv(PATH/'item_categories.csv', low_memory=False)
median = train[(train.shop_id==32)&(train.item_id==2973)&
(train.date_block_num==4)&(train.item_price>0)].item_price.median()
train.loc[train.item_price<0, 'item_price'] = median
# Якутск Орджоникидзе, 56
train.loc[train.shop_id == 0, 'shop_id'] = 57
test.loc[test.shop_id == 0, 'shop_id'] = 57
# Якутск ТЦ "Центральный"
train.loc[train.shop_id == 1, 'shop_id'] = 58
test.loc[test.shop_id == 1, 'shop_id'] = 58
# Жуковский ул. Чкалова 39м²
train.loc[train.shop_id == 10, 'shop_id'] = 11
test.loc[test.shop_id == 10, 'shop_id'] = 11
原始数据有些训练样本的数据有拼写错误、填写错误、某项数值远超平均值等问题，准备数据集的第一步就是修正这些错误、剔除某些噪声样本，这个过程称为data cleaning。对于此类structured data（图像、声音则是unstructured data），data cleaning尤为重要。
Feature Engineering
对于structure data类型的数据集，Feature engineering的重要程度甚至胜过机器学习模型，虽然我们的神经网络相比xgboost这类模型并不需要做太多feature engineering，但巧妇难为无米之炊，原始数据特征少的可怜，基本的特征处理还是必要的。这部分的代码量很大，不会全部贴出来，完整代码请查看notebook。
Figure 1
如Figure 1所示，有价值的只有item_price和item_cnt_day这两个feature，这里我主要用mean encoding方法，其基本思想是，围绕某个feature来创建新feature，例如：
recipies = [
(['date_block_num'], [('item_cnt_month', 'mean')]),
......
]
col_names = [
'date_avg_item_cnt', ......
]
matrix, _ = join_df_agg(matrix, matrix, recipies, col_names)
这部分代码就是对item_cnt_month做mean encoding：以date_block_num来分类，求每一类的所有item_cnt_month的均值，并将结果命名为date_avg_item_cnt。换句话说，就是根据每家店中每个商品每月的平均销量，计算出每个月份公司所有商品的平均销量。
mean encoding是一种简单实用甚至被滥用的技术，gradient boost模型往往会一上来就创建出几百甚至上千个feature，再通过feature的importance指标筛选出有价值的feature。好消息是，我们的神经网络模型并不需要做这么多:)。
matrix.columns是feature engineering的结果。
cont_cols = list(trn_df.columns)
cat_cols = ['date_block_num', 'shop_id', 'item_id', 'city_code',
'item_category_id', 'type_code', 'subtype_code', 'month', 'days']
y_col = 'item_cnt_month'
skip_cols = []
for o in cat_cols + [y_col] + skip_cols:
cont_cols.remove(o)
Structured data分为：
- categorical data，如等级（低、中、高）、省/州、星期、月份等可分类的数据。
- continuous data，如销售量、客户数、单价金额等数值数据。
continuous data的数据类型是float或integer，而categorical data则通常被定义为one-hot encoding。殊不知one-hot encoding有两个弊端：
- one-hot encoding是稀疏编码，浪费内存。
- 更糟糕的是，one-hot code之间无法建立关联，例如星期六和星期日关联度比较高，但[0,0,0,0,0,1,0]和[0,0,0,0,0,0,1]却很难建立关联。
Embedding
Embedding可以完美地解决one-hot encoding的两个弊端。最典型的Embedding应用就是大名鼎鼎的word2vec，它是很经典NLP模型，它把单词（token）定义为长度为200~600的特征向量，向量的长度就是特征数，两个词如果词义相近的话，它们的向量也会相近，反之依然。
Figure 2
假设word2vec创建的词典如Figure 2所示，每个单词定义为一个长度为300的特征向量，向量的特征可能是gender、age、food等，可以看到的是man和woman两向量的值相近，apple和orange的值相近，在food这个维度，man/woman和apple/orange相差很大。
如果把word2vec的特征向量应用到categorical data，categorical data不再用没有关联的identity matrix表示，而是定义成embedding matrix，就可以根据向量间的亲疏远近找到categorical data的内在关联。
Figure 3
图Figure 3表示，如何从embedding matrix中取出一个向量，方法是将其乘以one-hot向量。前文已经分析了，one-hot code的稀疏性会造成内存浪费。其实从编程角度上看，只要给定一个index（Figure 3中index是6257），就可以取出相应index列的向量，并不需要将矩阵乘以一个长度10000的向量，造成无谓的计算和存储浪费。
实际上，embedding模型就是这样做的，将矩阵运算问题转化为根据下标直接提取向量，只保留one-hot向量的小标，将一个matrix转换成一个vector。
Figure 4
对于回归模型来说，一个mini-batch就是一个input向量，Figure 5就是continuous data和categorical data在向量中的结构，黄色和绿色框定的是continuous data，它们直接从dataset赋值到input向量。蓝色框中是categorical data，是Figure 4所示的index向量，向量每个元素指向embeddding matrix中的一个column，也就是相应的特征向量。
Figure 5
Model
Pytorch已经帮我们定义了实现了embedding matrix模型, 即nn.Embedding()。 md.get_learner()会调用MixedInputModel()创建continuous和categorical data混合的神经网络。nn.Embedding(c, s)中的c代表row size，s表示feature size。
class MixedInputModel(nn.Module):
......
self.embs = nn.ModuleList([nn.Embedding(c, s) for c,s in emb_szs])
......
emb_drop = 0.04 * 2
szs = [1000, 500]
ps = np.array([0.25, 0.5])
learn = md.get_learner(emb_szs, len(cont_cols), emb_drop, 1, szs=szs, drops=ps, y_range=(0, 20))
emb_szs定义了所有embedding matrix的shape，它的rows当然就是data的个数，例如表示week的matrix，rows == 7。然而feature的长度又有什么决定的呢？Figure 3中, 特征向量的长度是300，因为文字是非常复杂的，必须为它的学习提供大量的神经元，但在本例中，我们并不需要创造如此庞大的matrix，因为这很容易发生过拟合，这里我的设定是, features = rows // 2 && features <= 80，这是实战有效的经验，如果模型大量underfitting，可以适时增加feature size。
cat_sz = [(o, len(trn_df[o].cat.categories) + 1) for o in cat_cols]
emb_szs = [(o, min(50, o // 2)) for _, o in cat_sz]
emb_szs
[(35, 17),
(58, 29),
(21807, 80),
(32, 16),
(85, 42),
(21, 10),
(66, 33),
(13, 6),
(4, 2)]
Training
df_trn, y, nas, mapper = proc_df(trn_df, 'item_cnt_month', skip_flds=skip_cols, do_scale=True)
proc_df()的主要作用是对dataset做normalization，这对神经网络来说非常重要。mapper是normalize用到的均值、标准差等系数，如果有test_df，需要使用与train_set一致的normalization系数，即mapper。本例并没有创建test_df。
train_ratio = 0.75
train_size = int(n * train_ratio)
val_idxs = list(range(train_size, n))
len(val_idxs), np.array(val_idxs)
因为是要预测未来，time series forecast项目对validation set的选择不能选取任意训练样本，这里我选取25%最新时间的数据作为validation set。
bs = 256
md = ColumnarModelData.from_data_frame(PATH, val_idxs, df_trn, y.astype('float32'), cat_cols, bs=bs)
learn = md.get_learner(emb_szs, len(cont_cols), emb_drop, 1, szs=szs, drops=ps, y_range=(0, 20))
lr = 1e-3
learn.fit(lr, 1)
epoch trn_loss val_loss
0 0.723625 0.677875
learn.fit(lr / 3, 3)
epoch trn_loss val_loss
0 0.604653 0.634174
1 0.621239 0.638807
2 0.62528 0.631941
可以看到只需要少量训练，模型就收敛了，模型效果如何呢？
learn.crit
<function torch.nn.functional.mse_loss>
np.sqrt(0.631941)
0.79494716805584
神经网络的loss function就是MSE，本项目的metrics是RMSE，所以，对loss值求根就是metrics，即np.sqrt(0.631941) == 0.7949。0.7949能得到个什么成绩呢，我们来看kaggle的LB。
可以看到，public LB的第一名的score也不过是0.82205！
如果看到这里你开始跃跃欲试准备要拿这个模型去冲级冠军的话，那你先等等。还记得test.csv的样子吗，它和其他比赛最大的不同是：需要你自己创建一个未来的test_set，难点也在于此。你要构建下一个月的test_set，但下一个月的数据从哪里来？我们做feature engineering的基础的是item_price和item_cnt_day，这两个值怎么模拟？是最近三个月的均值？最近半年的均值？要不要考虑sale trend？ 我们要预测的是下一个月的数据，如果test_set不像它该有的数据分布，那public LB socre就会比我们本地的score低。
LB Score Vs Native Score
参加kaggle比赛过程中会不断地提交结果得到public LB的score反馈，很多时候public LB score和我们自己验证的score差距还不小，那是不是说kaggle public LB比我们自己的validation set更可靠呢？ 答案是否定的。
以 Home Credit Default Risk为例，kaggle的LB分为public LB和private LB两种，一般情况下public LB只验证test set中一小部分，大部分的test set在private LB，它是比赛结束时最终的test set。可以看到上图红色圈定的几个名次，最左侧的数字的是他们的最终排名，旁边绿色上升箭头的数字代表他们从public LB切换到private LB上升的排名，他们都提升了几百名，尤其是32名，他提升1186名！
为什么会这样？！ 因为Home Credit Default Risk的public LB只含有20%的test set，其他80%的test set都在private LB。那个排名32位的哥们，如果他相信public LB socre，那他就是1000多名，而实际上它自己的validation set告诉他他应该是32名！
回到Predict Future Sales，它的public LB也只占test set的35%，这个比赛因为是教学作业，是不会结束的，也就是永远不会有用到private LB的那天，这也是我在本例不涉及test set的原因。而我在本例为validation set划分了高达25%的训练数据集，相比public LB，我更相信validation set的评估能力。
总结
利用embedding matrix构建的神经网络模型在structured dataset也有很好的表现，相比gradient boost模型，它只需要做少量的feature engineering。embedding完美解决了one-hot encoding的两个弊端，其最经典的应用就是word2vec模型。在kaggle比赛中，public LB并不能代替自己validation set。
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