即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践-笔记

Posted 2022-06-16 SnailTyan

文章作者：Tyan
博客：noahsnail.com  |  CSDN  |  简书

本文为美团文章学习的笔记整理。

1. 引言

ETA（Estimated time of Arrival，预计送达时间）是外卖配送场景中最重要的变量之一。 对ETA预估的准确度和合理度会对上亿外卖用户的订单体验造成深远影响，这关系到用户的后续行为和留存，是用户后续下单意愿的压舱石。ETA在配送业务架构中也具有重要地位，是配送运单实时调度系统的关键参数。对ETA的准确预估可以提升调度系统的效率，在有限的运力中做到对运单的合理分配。在保障用户体验的同时，对ETA的准确预估也可以帮助线下运营构建有效可行的配送考核指标，保障骑手的体验和收益。

ETA在互联网行业中的运用取得了令人瞩目的进展，其中以外卖行业和打车行业最令人关注。ETA在外卖行业中的业务场景更为复杂，外卖行业涉及了三方——骑手、商家、用户，这使得问题的处理难度提升了一个量级。从业务的环节来看，外卖主要分为接单、到店、取餐、送达四个环节，是一个用户、骑手、商家来回交错的场景。这带来了更多的复杂性和不确定性，如骑手操作在各个环节中存在较多的不可控因素，商家可能出餐较慢，此外还有运力规划和天气因素的不确定性等，这就直接导致了外卖ETA采取了端到端（下单到接单）的预估方式，相比于拆分成四个环节单独预估具有更强的容错性。

2. 相关技术

ETA中比较常用的模型是以GBDT（Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树）、RF（RandomForest，随机森林）和线性回归为主的回归预测模型。GBDT是利用DT Boosting的思路，通过梯度求解的方式追踪残差，最终达到利用弱分类器（回归器）构造强分类器（回归器）的目的。RF在DT Bagging的基础之上通过加入样本随机和特征随机的方式引入更多的随机性，解决了决策树泛化能力弱的问题。而线性回归作为线性模型，很容易并行化，处理上亿条训练样本不是问题。但线性模型学习能力有限，需要大量特征工程预先分析出有效的特征、特征组合，从而去间接增强线性回归的线性学习能力。

在回归模型中，特征组合非常重要，但只依靠业务理解和人工经验不一定能带来效果提升，这导致在实际应用中存在特征匮乏的问题。所以如何发现、构造、组合有效特征，并弥补人工经验的不足，成了ETA中重要的一环。

Facebook 2014年的文章介绍了通过GBDT解决LR的特征组合问题。GBDT思想对于发现多种有区分性的特征和组合特征具有天然优势，可以用来构造新的组合特征。在Facebook的文章中，会基于样本在GBDT中的输出节点索引位置构造0-1特征，实现特征的丰富化。新构造的0-1特征中，每一个特征对应样本在每棵树中可能的输出位置，它们代表着某些特征的某种逻辑组合。例如一棵树有n个叶子节点，当样本在第k个叶子节点输出时，则第k个特征输出1，其余n-1个特征输出0，如图所示。

至于构造新特征的规模，需要由具体业务规模而决定。当GBDT中树的数量较多或树深较深时，构造的特征规模也会大幅增加；当业务中所用的数据规模较小时，大规模的构造新特征会导致后续训练模型存在过拟合的可能。所以构造特征的规模需要足够合理。

在ETA场景中，由于业务场景复杂，所以特征的丰富性决定了ETA最终效果的上限。在目前所拥有的特征中，在特征工程的基础阶段，依靠业务理解、人工分析和经验总结来构造特征。但从特征层面来看仍然存在欠缺，需要让特征更加丰富化，深度挖掘特征之间的潜在价值。

2.1 基础特征构建

特征作为ETA中的重要部分，决定了ETA的上限。基于人工经验和业务理解构建不同的离线特征和在线特征。
(1) 离线特征
a. 商户画像：商户平均送达时长、到店时长、取餐时长、出餐状况、单量、种类偏好、客单价、平均配送距离。
b. 配送区域画像：区域运力平均水平、骑手规模、单量规模、平均配送距离。
(2) 在线特征
a. 商家实时特征：商家订单挤压状况、过去N分钟出单量、过去N分钟进单量。
b. 区域实时特征：在岗骑手实时规模、区域挤压（未取餐）单量、运力负载状况。
c. 订单特征：配送距离、价格、种类、时段。
d. 天气数据：温度、气压、降水量。

其中区域实时特征和商家实时特征与配送运力息息相关，运力是决定配送时长和用户体验的重要因素。

Note:
在线特征(实时)和离线特征。

2.2 GBDT模型训练和特征构造

利用基础特征，训练用于构造新特征的GBDT模型。在GBDT中，每次训练一个CART（Classification And Regression Trees）回归树，基于当前轮次CART树的损失函数的逆向梯度，拟合下一个CART树，直到满足要求为止。

(1) 超参数选择
a. 首先为了节点分裂时质量和随机性，分裂时所使用的最大特征数目为$\sqrt{n}$。
b. GBDT迭代次数（树的数量）。树的数量决定了后续构造特征的规模，与学习速率相互对应。通常学习速率设置较小，但如果过小，会导致迭代次数大幅增加，使得新构造的特征规模过大。通过GridSearch+CrossValidation可以寻找到最合适的迭代次数+学习速率的超参组合。
c. GBDT树深度需要足够合理，通常在4~6较为合适。虽然增加树的数量和深度都可以增加新构造的特征规模。但树深度过大，会造成模型过拟合以及导致新构造特征过于稀疏。

(2) 训练方案
将训练数据随机抽样50%，一分为二。前50%用于训练GBDT模型，后50%的数据在通过GBDT输出样本在每棵树中输出的叶子节点索引位置，并记录存储，用于后续的新特征的构造和编码，以及后续模型的训练。如样本x通过GBDT输出后得到的形式如下：$x->[25,20,22,\dots .,30,28]$，列表中表示样本在GBDT每个树中输出的叶子节点索引位置。

2.3 OneHotEncoder（新特征热编码）

由于样本经过GBDT输出后得到的$x->[25,20,22,\dots .,30,28]$是一组新特征，但由于这组新特征是叶子节点的ID，其值不能直接表达任何信息，故不能直接用于ETA场景的预估。为了解决上述的问题，避免训练过程中无用信息对模型产生的负面影响，需要通过独热码（OneHotEncoder）的编码方式对新特征进行处理，将新特征转化为可用的0-1的特征。

以图中的第一棵树和第二棵树为例，第一棵树共有三个叶子节点，样本会在三个叶子节点的其中之一输出。所以样本在该棵树有会有可能输出三个不同分类的值，需要由3个bit值来表达样本在该树中输出的含义。图中样本在第一棵树的第一个叶子节点输出，独热码表示为100；而第二棵树有四个叶子节点，且样本在第三个叶子节点输出，则表示为0010。将样本在每棵树的独热码拼接起来，表示为1000010，即通过两棵CART树构造了7个特征，构造特征的规模与GBDT中CART树的叶子节点规模直接相关。

基于独热码编码新特征完成后，加上原来的基础特征，特征规模达到1000+以上，实现特征丰富化。

Note:
丰富特征，使用了独热编码，编码的是GBDT的叶子节点，没太懂。

3. 评估指标

ETA与实际业务深度耦合，所以需要基于业务因素考虑更多的评估指标，以满足各端用户利益。

1. N分钟准确率：订单实际送达时长与预估时长的绝对误差在N分钟内的概率。

业务含义

• 在N分钟准确率中，N的判定方法来源于绝对误差与用户满意度的关系曲线。通常绝对误差在一定范围内，用户满意度不会有明显波动。如果发现当误差大于K分钟时，用户满意度出现明显下滑，则可以将K做为N分钟准确率中N的取值依据。
• 预估时长等同于平台提供给C端用户对送餐快慢的心理预期，如果N分钟准确率越高，证明预估时长愈发接近用户的心理预期，表示C端用户体验越好。

计算方法

• $X_i$：样本$i$的绝对误差=abs(实际送达时长-预估时长)。
• 计算每个样本的误差的是否在N分钟内，并统计概率$P(X_i<=N)$。

判定订单预估是否准确的计算方法
$$f(X_i)=\{\begin{array}{rl}1& (X_i<=N)\\ & \\ 0& (X_i>N)\end{array}$$
N分钟准确率计算方法
$$P(X_i<=N)=\frac{{\sum }_{i=1}^{n}f(X_i)}{n}$$

2. N分钟业务准时率：实际送达时长与预估时长的差值在N分钟内的概率。
   业务含义

• N分钟业务准时率中N的判定方法与N分钟准确率类似。
• N分钟业务准时率是一种合理考核骑手以及保障骑手绩效收益的指标。ETA场景与其它回归场景相比，在预估准确的同时，预估合理性同样很重要。N分钟准确率虽然有效地量化C端用户体验指标，但无法衡量R端骑手体验。所以N分钟业务准时率是一个很好的补充指标。
  计算方法
• $X_i$，样本i的有偏差值=(实际送达时长-预估时长)。
• 若$X_i<0$，表示骑手提前送达，等同于业务准时。
• 若$0<X_i<=N$，表示骑手在超时N分钟内送达，等同于业务准时；但如果$X_i>N$，表示骑手超时N分钟以上送达，从指标层面看，该订单骑手配送业务超时。
• 统计订单配送不超时的概率$P(X_i<=N)$，计算方法与N分钟准确率类似。

4. 实践效果对比

在不增加任何额外特征的情况下，仅通过模型架构的变化进行优化。在对全量订单进行评估对比的同时，对一些高价值和午高峰期间的订单进行重点评估。

• 高价值订单：高价值订单仅占全量订单的5%。这部分订单用户满意度较低、配送体验较差，属于长尾订单范畴，优化难度高于其它类型订单。
• 午高峰订单：午高峰运单业务占比高达40%。午高峰期间，商家存在堂食和外卖资源争抢问题，造成出餐时间不稳定，导致业务中存在更多不确定性，预估难度明显大于非高峰期。

将GBDT构造特征+Ridge与老版本base model（GBDT）进行对比。从结果上来看，构造新特征后，可以对ETA预估带来更好的效果，其中在高价值订单中，骑手的N分钟业务准时率提升显著。具体结论如下：

• 全量订单：平均偏差(MAE)减少了3.4%，误差率减少1.7个百分点，N分钟准确率提升2.2个百分点，N分钟业务准时率持平。
• 高价值订单：平均偏差(MAE)减少了2.56%，误差率减少1个百分点，N分钟准确率提升1.6个百分点，N分钟业务准时率提升3.46个百分点。
• 午高峰订单：平均偏差(MAE)减少了3.1%，误差率减少1.4个百分点，N分钟准确率提升1.7个百分点，N分钟业务准时率持平。

从上述效果来看，GBDT构造特征可以给ETA场景带来更多的提升，在线上使用时，也需要在性能和构造特征的规模上做出取舍。考虑到骑手的主观能动性等因素，通常上线后，线上效果比线下试验效果要更加乐观。

ETA作为是外卖配送场景中最重要变量之一，是一个复杂程度较高的机器学习问题，其特征的丰富性决定了ETA的上限。在业务特征相对匮乏的情况下，GBDT+OneHotEncoder可以实现特征的丰富化，深度挖掘出特征的潜在价值。实验结果显示，在特征丰富化的情况下，ETA的准确度明显提高。

时序关系也是ETA场景的重要特征，尝试将该关系特征化加入到目前的模型和策略中，改善特征质量，提高ETA的预估能力上限。同时引入深度学习和增强学习，在提高上限的同时，用更好的模型去接近这个新的预估上限。

Reference

1. 即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践