【源码】基于Python的未来销售量预测系统

项目简介

本项目针对Kaggle上的“Predict Future Sales”竞赛开发，旨在借助过去各商店的各商品每日销售数据，预测各商店中各种商品未来一个月的销售量。项目运用长短期记忆（LSTM）构建预测模型，利用过去33个月的销售数据进行训练，最终完成未来一个月销售量的预测。

项目的主要特性和功能

• 数据处理：对销售数据进行格式转换、排序、聚合等操作，提取有用信息。
• 模型构建：使用LSTM搭建预测模型，能有效处理时间序列数据。
• 训练预测：利用训练数据对模型进行训练，并使用训练好的模型对未来一个月的销售量进行预测。

安装使用步骤

环境安装

本项目基于Python 3.7.10开发，所需的套件包可参考requirements.txt文件，使用以下命令安装环境： pip install -r requirements.txt

训练模型

python train.py --training "your training data(**.csv)" --testing "your testing data(**.csv)" --output "your output model(**.h5)" 命令参数说明如下： | 名称 | 输入 | 默认值 | | :---: | --- | --- | | --training | 训练资料 | ./data/sales_train.csv | | --testing | 测试目标商店与商品的列表 | ./data/test.csv | | --output | 输出训练模型 | model.h5 |

测试模型

python predict.py --model "your model(**.h5)" --training "your training data(**.csv)" --testing "your testing data(**.csv)" --output "your output file(**.csv)" 命令参数说明如下： | 名称 | 输入 | 默认值 | | :---: | --- | --- | | --model | 训练完成的模型 | model.h5 | | --training | 训练模型时使用的资料 | ./data/sales_train.csv | | --testing | 测试目标商店与商品的列表 | ./data/test.csv | | --output | 输出预测结果 | submission.csv |

下载地址

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