Я пытаюсь построить прогнозную модель для платформы, на которой у них 3000 торговцев. Это похоже на данные о продажах Рошмана на kaggle . Я пытаюсь предсказать количество посещений или количество транзакций для этого продавца.
Информация о продавце, которую я имею, - это город, местоположение, пин-код, широта, долгота, тип бизнеса (кафе, ресторан, et c), Дата, праздники, количество продаж в день
У меня есть проблемы: 1. Временной ряд модель занимает только время, поскольку функция и целевое число будет числом посещений поэтому я могу добавить другую информацию, а также не могу построить общую модель, которая могла бы работать для всех продавцов.
модель регрессии , поскольку она является платформой, поэтому у каждого продавца нет одинакового количества данных, и время каждого продавца на платформе не одно и то же, некоторые очень новые, что порождает проблему распределения данных по группе, данные сильно искажены.
3. GCP AutoML , я пробовал autoML для получения выходных данных, но это также не дает наилучших результатов
Набор данных:
AutoMl Выход:
