关于数据集
需求预测是每个在线业务蓬勃发展的关键要素。如果没有适当的需求预测流程，几乎不可能在任何特定时间拥有适量的库存。外卖配送服务需要处理大量易腐烂的原材料，因此准确预测每日和每周的需求量对这类公司来说尤为重要。
仓库库存过多意味着浪费风险增加，库存不足则可能导致缺货，并迫使客户向竞争对手寻求解决方案。在本挑战中，您将使用真实数据集体验需求预测挑战。
问题陈述：
您的客户是一家在多个城市运营的送餐公司。他们在这些城市设有多个配送中心，负责向客户派送餐食订单。客户希望您帮助这些配送中心预测未来几周的需求，以便这些中心能够相应地规划原材料库存。
大多数原材料的补货都是每周进行的，由于原材料易腐烂，采购计划至关重要。其次，中心的人员配备也是准确的需求预测非常有帮助的一个方面。
给定以下信息，任务是预测未来 10 周（第 146-155 周）对测试集中中心餐组合的需求：
- 产品中心组合需求的历史数据（第 1 至 145 周）
- 产品（餐食）特征，例如类别、子类别、当前价格和折扣
- 履行中心的信息，如中心区域、城市信息等。
数据集描述
列车组：
每周需求数据（train.csv）：包含所有中心的历史需求数据。
fulfillment_center_info.csv：包含每个履行中心的信息。meal_info.csv
：包含每顿饭的信息。
测试集：
test.csv 包含除目标变量之外的所有以下特征。
评估指标：
本次比赛的评估指标是 100*RMSLE，其中 RMSLE 是测试集中所有条目的均方对数误差根。
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