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Stacking集成学习方法在销售预测中的应用

【摘要】 策略的销售预测方法。将数据划分为四个同分布的数据集;基于各数据集训练多个基学习器;以XGBoost算法为元学习器构建两层Stacking集成学习方法;使用德国Roseman超市在Kaggle平台上的销售数据对算法进行验证。实验结果表明:在Stacking模型中，元学习器利用各基学习器的算法优势提升了模型的预测性能，相比单个模型在测试集上的均方根百分误差，Stacking模型最高减少了23.5%，最低减少了1.8%。

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