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间歇需求预测中因果特征建模与模型集成工程案例

共计 30 章节
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01
课程导论
间歇需求定义 · 预测挑战 · 因果特征与模型集成核心价值
课程导论间歇需求定义
02
间歇需求数据特征
零膨胀 · 需求稀疏性 · 需求波动模式
间歇需求数据特征零膨胀
03
因果特征工程基础
相关性 vs 因果性 · 因果图 · 干预与反事实
因果特征工程基础vs
04
业务因果假设提取
与业务专家协作 · 绘制因果图 · 识别关键驱动因素
业务因果假设提取业务专家协作
05
外部因果特征收集
宏观经济指标 · 天气数据 · 促销日历
外部因果特征收集宏观经济指标
06
内部因果特征构建
库存水平 · 订单延迟 · 客户行为
内部因果特征构建库存水平
07
特征变换与滞后
对数变换 · 差分 · 滞后特征
特征变换滞后
08
特征选择与因果筛选
基于因果图的特征选择 · DoWhy库 · 双机器学习
特征选择因果筛选
09
模型集成基础
Bagging · Boosting · Stacking
模型集成基础Bagging
10
基学习器选择
线性回归 · 决策树 · 随机森林
基学习器选择线性回归
11
针对间歇需求的基模型
Croston法 · TSB法 · SBA法
针对间歇需求的基…Croston
12
因果特征与统计模型融合
将因果特征作为外部回归变量加入Cro…
因果特征统计模型融合
13
因果特征与树模型融合
特征重要性分析 · SHAP值因果解释
因果特征树模型融合
14
模型集成策略设计
异质集成 · 同质集成 · 加权集成
模型集成策略设计异质集成
15
Stacking集成实现
第一层基模型 · 第二层元模型 · 交叉验证预测
Stacking集成实现
16
Voting集成实现
软投票 · 硬投票 · 加权投票
Voting集成实现
17
Blending集成实现
Hold-out验证集 · 基模型预测 · 线性组合
Blending集成实现
18
因果特征在集成中的角色
特征级融合 · 模型级融合 · 决策级融合
因果特征集成
19
时间序列交叉验证
扩展窗口 · 滑动窗口 · 分组时间序列分割
时间序列交叉验证扩展窗口
20
评估指标体系
MAE · RMSE · MASE
评估指标体系MAE
21
针对间歇需求的特殊评估
零预测惩罚 · 需求覆盖率 · 库存服务水平
针对间歇需求的特…零预测惩罚
22
案例背景与数据
某备件供应链数据 · 产品类别 · 历史需求
案例背景数据
23
数据预处理与探索
缺失值处理 · 异常值检测 · 零需求分析
数据预处理探索
24
因果特征工程实战
构建促销 · 天气 · 库存因果特征
因果特征工程实战构建促销
25
基模型训练与评估
Croston · XGBoost · LightGBM
基模型训练评估
26
因果特征重要性分析
SHAP值 · Permutation Import… · 因果效应估计
因果特征重要性分…SHAP
27
集成模型构建
Stacking集成（XGBoost…
集成模型构建Stacking
28
集成模型调优
超参数搜索 · 学习率 · 树深度
集成模型调优超参数搜索
29
结果对比与业务解读
基线 vs 因果特征 vs 集成模型 · 库存成本节省
结果对比业务解读
30
课程总结与最佳实践
因果特征建模要点 · 集成陷阱 · 生产部署建议
课程总结最佳实践