benchmark程序
为帮助更多新参赛选手加入比赛，我们现提供一个简单的benchmark程序。
程序语言：python（numpy，pandas）
程序说明：读取user_pay表，统计customer_flow。根据最后一周的customer_flow，预测未来两周的结果。输出到prediction_example.csv
程序结果：0.1027
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如果发现提交后，loss和排名都是无，请按一下几条详细检查提交格式：
1. shop_id：shop_id应该为1至2000的整数值。缺少或异常的shop_id都会导致提交错误。可参考prediction_example.csv第一列。
2. 预测结果：预测结果应是非负整数，而且不能为空
3. 存储格式：最后请确认文件使用utf-8 without BOM格式存储。
目前，大部分问题是第二条，请详细检查预测结果是否都是非负整数。
如果依然无法解决，请将文件以附件方式发送至 tianchi_ijcai2017@service.alibaba.com，我们会尽快回复。-------------------------
#coding=utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
# your path to table user_pay
user_pay = 'user_pay.txt'
# load data
print('loading data...')
user_pay_df = pd.read_table(user_pay, sep=',', header=None, \
names=['user_id', 'shop_id', 'time_stamp'], \
dtype={'user_id':'str', 'shop_id':'str', 'time_stamp':'str'})
# generate customer flow
print('generating customer flow...')
user_pay_df['time_stamp'] = user_pay_df['time_stamp'].str[:10]
customer_flow = user_pay_df.groupby(['shop_id', 'time_stamp']).size()
# predict
fid = open('prediction_example.csv', 'w')
for shop_id in xrange(1, 2001):
print('predicting: %4d/2000'%shop_id)
weekly_flow = pd.Series(np.zeros(7, dtype=int),
[d.strftime('%Y-%m-%d') for d in pd.date_range('10/25/2016', periods=7)])
flow = customer_flow.loc[str(shop_id), '2016-10-25':'2016-10-31']
weekly_flow[flow.index.get_level_values(1)] = flow
# use latest week's customer flow to predict following 2 weeks' customer flow
predictons = ','.join([str(x) for x in list(weekly_flow)*2])
fid.write('%d,%s\n'%(shop_id, predictons))
fid.close()
print('Finish')2017-02-23 22:44:05赞同 展开评论 打赏 -
Rebenchmark程序楼主，我想问一下，我提交了两次数据，但都是显示没有结果，我看了一下自己的数据都符合要求，为什么没有结果呢？能帮我解决一下么2017-02-23 20:55:56赞同 展开评论 打赏
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