赛题给的数据是14多家企业24个月中每天的用电量数据，要求预测下一月中每天该地区的总用电量。
- 首先这是一个回归问题。
常用的来求解回归问题的模型有：线性回归、决策树、K近邻、神经网络、支持向量机回归。
- 一、线性回归模型既是自回归模型（AR），只用AR太简单拟合效果可不好，对其改进后有ARMA模型，再改进有ARIMA模型。
0.纯随机性检测，如果数据间没有联系或规律那什么模型也没用。
数据给的是时间序列形式， 因此我们先用时间序列模型ARIMA来计算拟合
1，平稳性检验
ADF检验(单位根检验)
如果不平稳则对数据做处理1，对数变换，2，平滑法，3，差分，4，分解，stl分解。
一般周期趋势用平滑法处理，长期趋势用差分处理。
得到一个较稳定的序列，再继续使用arma模型来处理。
2，定阶（定模型参数）
arma(p,d,q),d在做差分时决定，p,q 分别用自相关分析和偏相关分析来决定。或者遍历可能的p,q值，通过BIC值来决定。BIC与残差和自变量个数有关，残差越小bic值越小，自变量越多bic值越大，因此BIC一定程度上防止过拟合。
- 二、然后考虑使用决策树模型，
- 决策树的生成算法，
ID3：根据信息增益来选择特征来生成树
C4.5：根据信息增益比来选择特征来生成树
CART（分类与回归树）：根据最小方差生成回归树，为最小二乘回归树
根据Gini基尼系数（近似表示分类误差）生成决策树。 - 常用的有GBDT，XGBoost，随机深林
GBDT vs 随机深林： GBDT是一颗树是基于上一颗树的残差继续学习。而随机深林是多颗弱分类树来投票决定最后结果。随机深林是bagging的改进，GBDT类似于adaboosting思想。
随机深林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感。因此本题样本中异常值较少，或者这些异常值是小样本数据需要着重考虑，所以应选择GBDT。
GBDT vs XGBoost：XGBoost 是GBDT的高效实现，不仅可以是CART还可以是线性分类器。xgboost用的是loss函数的二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。xgboost在代价函数里加入了正则项控制模型复杂度，防止过拟合。xgboost借鉴随机深林的列抽样，降低过拟合，减少计算量。
- 决策树的生成算法，
1，特征选择（也是关联性分析）：
1）相关性：特征与分类信息相关度越高越好，特征间相关度越低越好。（r= 协方差/各自的标准差）
2）距离：好的特征使属于同一类的样本距离尽可能小，不同样本间距离尽可能远。散点图。
3）信息增益：同ID3算法。
2，我们在所做的特征选择的优势：
1）通过统计分析，分析出了异常用电、节假日影响；最大用电企业，以及企业用电分布。
2）借鉴ARMA模型考虑数据间关系，将上月、上上月、及去年数据同时再作为特征是使用，虽然较早的数据没有这部分特征，但是不影响GBDT模型。
3）交叉验证；时间序列不同与分类问题的样本，交叉验证时不能随机选择，而是按时间段来选择。平台上没有交叉验证函数，我们自己构建交叉验证模型。
3，对数据聚类，分别处理。
使用kmeans 根据企业周用电规律，和月用电规律进行分类。最终分成两类（可以根据轮廓系数来确定k值）。
4，模型选择，差异性融合
对与用电量较大的企业，其用电数据平稳，适合使用ARIMA，其他企业的用电数据对节假日等时刻比较敏感，随意选择GBDT。
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