ML.NET 示例:回归之销售预测

写在前面

准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正。
如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn

eShopDashboardML - 销售预测

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法
v0.7 动态 API 最新版本 ASP.NET Core Web应用程序和控制台应用程序 SQL Server 和 .csv 文件 销售预测 回归 FastTreeTweedie 回归

eShopDashboardML是一个使用ML.NET 进行(每个产品和每个地区)销售预测的Web应用程序。

概述

这个终端示例应用程序通过展现以下主题着重介绍ML.NET API的用法:

  1. 如何训练,建立和生成ML模型
  2. 如何使用经过训练的ML模型做下个月的销售预测

该应用程序还使用一个SQL Server数据库存储常规产品目录和订单信息,就像许多使用SQL Server的典型Web应用程序一样。在本例中,由于它是一个示例,因此默认情况下使用localdb SQL数据库,因此不需要设置真正的SQL Server。在第一次运行Web应用程序时,将创建localdb数据库并包含示例数据。

如果要使用真正的SQL Server或Azure SQL数据库,只需更改应用程序中的连接字符串即可。

这是Web应用程序的一个销售预测屏幕截图示例:

image

演练:如何设置

了解如何在 Visual Studio 中设置以及对代码的进一步说明:

演练:ML.NET代码实现

问题

这个问题是基于之前的销售情况围绕地区和产品进行销售预测

数据集

为了解决这个问题,您建立了两个独立的ML模型,它们以以下数据集作为输入:

数据集
products stats next, productId, year, month, units, avg, count, max, min, prev
country stats next, country, year, month, max, min, std, count, sales, med, prev

ML 任务 - 回归

这个示例的ML任务是回归,它是一个有监督的机器学习任务,用于从一组相关的特征/变量中预测下一个周期的值(在本例中是销售预测)。

解决方案

为了解决这个问题,首先我们将建立ML模型,同时根据现有数据训练每个模型,评估其有多好,最后使用模型预测销售。

注意,该示例实现了两个独立的模型:

  • 下一个周期(月)产品需求预测模型
  • 下一个周期(月)地区销售预测模型

当然,当学习/研究此示例时,您可以只关注其中一个场景/模型。

建立 -> 训练 -> 评估 -> 使用

1. 建立模型

您需要实现的第一步是定义要从数据集文件加载的数据列,如下面的代码所示:

建立并训练模型

var textLoader = mlContext.Data.TextReader(new TextLoader.Arguments
                        {
                            Column = new[] {
                                new TextLoader.Column("next", DataKind.R4, 0 ),
                                new TextLoader.Column("productId", DataKind.Text, 1 ),
                                new TextLoader.Column("year", DataKind.R4, 2 ),
                                new TextLoader.Column("month", DataKind.R4, 3 ),
                                new TextLoader.Column("units", DataKind.R4, 4 ),
                                new TextLoader.Column("avg", DataKind.R4, 5 ),
                                new TextLoader.Column("count", DataKind.R4, 6 ),
                                new TextLoader.Column("max", DataKind.R4, 7 ),
                                new TextLoader.Column("min", DataKind.R4, 8 ),
                                new TextLoader.Column("prev", DataKind.R4, 9 )
                            },
                            HasHeader = true,
                            Separator = ","
                        });

然后,下一步是构建转换管道,并指定要使用什么训练器/算法。
在本例中,您将进行以下转换:

  • 连接当前特征生成名为NumFeatures的新列
  • 使用独热编码转换productId
  • 连接所有生成的特征生成名为'Features'的新列
  • 复制“next”列将其重命名为“Label”
  • 指定“Fast Tree Tweedie”训练器作为算法应用于模型

在设计管道之后,您可以将数据集加载到DataView中,而且此步骤只是配置,DataView是延迟加载,在下一步训练模型之前数据不会被加载。

var trainingPipeline = mlContext.Transforms.Concatenate(outputColumn: "NumFeatures", "year", "month", "units", "avg", "count", "max", "min", "prev" )
    .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(inputColumn:"productId", outputColumn:"CatFeatures"))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate(outputColumn: "Features", "NumFeatures", "CatFeatures"))
    .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns("next", "Label"))
    .Append(trainer = mlContext.Regression.Trainers.FastTreeTweedie("Label", "Features"));

var trainingDataView = textLoader.Read(dataPath);

2. 训练模型

在建立管道之后,我们通过使用所选算法拟合或使用训练数据来训练预测模型。 在该步骤中,模型被建立,训练并作为对象返回:

var model = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);

3. 评估模型

在本例中,模型的评估是在使用交叉验证方法训练模型之前执行的,因此您将获得指示模型准确度的指标。

var crossValidationResults = mlContext.Regression.CrossValidate(trainingDataView, trainingPipeline, numFolds: 6, labelColumn: "Label");
            
ConsoleHelper.PrintRegressionFoldsAverageMetrics(trainer.ToString(), crossValidationResults);

4. 保存模型供最终用户的应用程序稍后使用

一旦创建和评估了模型,就可以将它保存到.ZIP文件中,任何最终用户的应用程序都可以通过以下代码使用它:

using (var file = File.OpenWrite(outputModelPath))
    model.SaveTo(mlContext, file);

5. 用简单的测试预测试用模型

简单地说,您可以从.ZIP文件中加载模型,创建一些示例数据,创建“预测函数”,最后进行预测。

ITransformer trainedModel;
using (var stream = File.OpenRead(outputModelPath))
{
    trainedModel = mlContext.Model.Load(stream);
}

var predictionFunct = trainedModel.MakePredictionFunction<ProductData, ProductUnitPrediction>(mlContext);

Console.WriteLine("** Testing Product 1 **");

// Build sample data
ProductData dataSample = new ProductData()
{
    productId = "263",
    month = 10,
    year = 2017,
    avg = 91,
    max = 370,
    min = 1,
    count = 10,
    prev = 1675,
    units = 910
};

//model.Predict() predicts the nextperiod/month forecast to the one provided
ProductUnitPrediction prediction = predictionFunct.Predict(dataSample);
Console.WriteLine($"Product: {dataSample.productId}, month: {dataSample.month + 1}, year: {dataSample.year} - Real value (units): 551, Forecast Prediction (units): {prediction.Score}");

引用

eShopDashboardML数据集是基于UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail) 的一个公共在线零售数据集

Daqing Chen, Sai Liang Sain, 和 Kun Guo, 在线零售业的数据挖掘: 基于RFM模型的数据挖掘客户细分案例研究, 数据库营销与客户战略管理杂志, Vol. 19, No. 3, pp. 197–208, 2012 (印刷前在线发布: 27 August 2012. doi: 10.1057/dbm.2012.17).

posted @ 2018-12-09 13:40 feiyun0112 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏