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群940430322
简单麦麦https://www.jdmm.cc/file/2710683/
解题思路如下:
一、数据预处理
- 缺失值与异常值处理:首先检查data.csv和predict.csv中的数据是否完整,以及是否存在异常值。对于缺失值,可以根据数据特性选择删除、插值或使用机器学习算法进行预测填充。对于异常值,可以通过统计方法或可视化工具进行检测,并决定是保留、删除还是修正。
- 数据标准化/归一化:由于不同物理化学性质可能存在量纲和取值范围上的差异,为了统一度量标准,提高模型的训练效果,需要对数据进行标准化或归一化处理。
- 数据划分:将data.csv中的数据划分为训练集和验证集(或测试集),用于训练和评估模型。
二、问题一:研究y2与分子id的函数关系
- 数据可视化:绘制y2随分子id变化的图表,观察是否存在明显的趋势或模式。
- 模型选择:如果观察到明显的趋势,可以选择线性回归、多项式回归等模型进行拟合。如果趋势不明显,可以考虑使用更复杂的模型,如神经网络或决策树。
- 模型训练与预测:使用训练集训练模型,并在验证集上进行评估。将predict.csv中的id作为输入,预测对应的y2值,并填入submit.csv。
三、问题二与问题三:特征选择与建模
- 特征选择:基于data.csv中的数据,通过相关性分析、方差分析、信息增益等方法选择对y1和y3预测有重要影响的特征。考虑到特征数量较多,可以采用基于模型的特征选择方法,如随机森林或梯度提升树。
- 模型选择:对于回归问题,可以选择线性回归、岭回归、支持向量回归、随机森林回归等模型。对于特征重要性分析和灵敏度分析,可以使用随机森林等可解释性较强的模型。
- 模型训练与预测:使用训练集训练模型,并在验证集上进行评估。将predict.csv中的特征作为输入,预测对应的y1和y3值,并填入submit.csv。同时,分析特征重要性,进行灵敏度分析。
四、问题四:类别预测
- 特征选择:与回归问题类似,使用基于模型的特征选择方法选择对类别预测有重要影响的特征。
- 模型选择:对于分类问题,可以选择逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升机等模型。考虑到分类的多样性和复杂性,可以使用集成学习方法或深度学习模型。
- 模型训练与预测:使用训练集训练模型,并在验证集上进行评估。将predict.csv中的特征作为输入,预测对应的类别,并填入submit.csv。同时,分析特征重要性,了解哪些特征对分类结果影响较大。
五、问题五:提高预测精度
- 模型融合:结合多种模型的优势,通过模型融合(如Stacking、Blending等)提高预测精度。
- 超参数优化:使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法对模型超参数进行优化,寻找最优的模型配置。
- 特征工程:进一步进行特征工程,如特征组合、特征转换等,提取更有意义的特征。
- 深度学习:如果数据量足够大且计算资源充足,可以尝试使用深度学习模型进行预测。深度学习模型可以自动学习数据的复杂结构和模式,提高预测精度。
- 预测与评估:使用优化后的方法对y1、y3和类别class进行预测,并在验证集上进行评估,以证明预测方法的优越性。将预测结果填入submit.csv并提交到参赛平台
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