以这个kernel为例，
这是目前公开notebook中分数最高的了，
模型：light gbm
验证策略：从id中随机选择一部分ID作为验证集
特征：同一id过去7天的销量，过去28天的销量，同一id,过去7天平均值，过去28天平均值，过去7到7+28天平均值，过去28到28+7天的平均值，日期特征：是否工作日，一年中第几周，月度，季度，年度，日
其他：loss 采用poisson, 由于要预测28天，训练时去掉以上特征中出现NA的，预测时新预测的一天作为已知值来计算lag feature
效果：leaderboard：0.52056
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