商家出餐时间预测模型

采用三级降级预测策略：第一级为查找表，基于万余条商家历史出餐时间记录构建字典索引实现快速匹配，按商家ID映射标准差预测出餐时间；第二级为XGBoost梯度提升回归模型（800棵树、最大深度8、学习率0.015），融合接单时间特征（小时、分钟、星期、是否周末）与商家历史统计特征（最近5单平均时长、菜品组合平均时间等8维特征）进行预测，该模型已训练完成作为储备方案；第三级为规则引擎，基于30余条菜品品类关键词匹配规则（火锅类20分钟、烤鱼类60分钟、粉面类10分钟等）进行保底预测，烧烤类商家在夜间高峰时段动态加时至40分钟。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

商家出餐时间预测模型是由贵州算甲黔方网络数据服务有限公司申请的数据知识产权，数据规模50MB，按月更新，应用于外卖自动派单系统以优化配送效率。该模型采用三级降级预测策略：第一级为基于历史记录的查找表，第二级为XGBoost梯度提升回归模型，第三级为基于菜品品类关键词的规则引擎。