工业蒸汽预测案例(天池大赛)

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共 8183字,需浏览 17分钟

 ·

2020-11-30 15:22

这是天池大赛其中一个项目数据,在拿这个项目练手几个模型,推导之后,留下了大部分内容。下面是具体案例。

竞赛资料相关:

  • 基本介绍:根据经脱敏后的锅炉传感器采集的数据(采集频率是分钟级别),根据锅炉的工况,预测产生的蒸汽量。

  • 竞赛地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introduction?spm=5176.12281973.1005.9.56bb1f54ICNwSI

案例代码

导入模块

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import lightgbm as lgb  
from  sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.svm import SVR


导入数据集

train_data_file = "./zhengqi_train.txt"
test_data_file = "./zhengqi_test.txt"
data_train = pd.read_csv(train_data_file,sep='\t',encoding='utf-8')
data_test = pd.read_csv(test_data_file,sep='\t',encoding='utf-8')


数据探索

data_train.info()
'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2888 entries, 0 to 2887
Data columns (total 39 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   V0      2888 non-null   float64
 1   V1      2888 non-null   float64
 2   V2      2888 non-null   float64
 3   V3      2888 non-null   float64
 4   V4      2888 non-null   float64
 5   V5      2888 non-null   float64
 6   V6      2888 non-null   float64
 7   V7      2888 non-null   float64
 8   V8      2888 non-null   float64
 9   V9      2888 non-null   float64
 10  V10     2888 non-null   float64
 11  V11     2888 non-null   float64
 12  V12     2888 non-null   float64
 13  V13     2888 non-null   float64
 14  V14     2888 non-null   float64
 15  V15     2888 non-null   float64
 16  V16     2888 non-null   float64
 17  V17     2888 non-null   float64
 18  V18     2888 non-null   float64
 19  V19     2888 non-null   float64
 20  V20     2888 non-null   float64
 21  V21     2888 non-null   float64
 22  V22     2888 non-null   float64
 23  V23     2888 non-null   float64
 24  V24     2888 non-null   float64
 25  V25     2888 non-null   float64
 26  V26     2888 non-null   float64
 27  V27     2888 non-null   float64
 28  V28     2888 non-null   float64
 29  V29     2888 non-null   float64
 30  V30     2888 non-null   float64
 31  V31     2888 non-null   float64
 32  V32     2888 non-null   float64
 33  V33     2888 non-null   float64
 34  V34     2888 non-null   float64
 35  V35     2888 non-null   float64
 36  V36     2888 non-null   float64
 37  V37     2888 non-null   float64
 38  target  2888 non-null   float64
dtypes: float64(39)
memory usage: 880.1 KB
data_test.info()
'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1925 entries, 0 to 1924
Data columns (total 38 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   V0      1925 non-null   float64
 1   V1      1925 non-null   float64
 2   V2      1925 non-null   float64
 3   V3      1925 non-null   float64
 4   V4      1925 non-null   float64
 5   V5      1925 non-null   float64
 6   V6      1925 non-null   float64
 7   V7      1925 non-null   float64
 8   V8      1925 non-null   float64
 9   V9      1925 non-null   float64
 10  V10     1925 non-null   float64
 11  V11     1925 non-null   float64
 12  V12     1925 non-null   float64
 13  V13     1925 non-null   float64
 14  V14     1925 non-null   float64
 15  V15     1925 non-null   float64
 16  V16     1925 non-null   float64
 17  V17     1925 non-null   float64
 18  V18     1925 non-null   float64
 19  V19     1925 non-null   float64
 20  V20     1925 non-null   float64
 21  V21     1925 non-null   float64
 22  V22     1925 non-null   float64
 23  V23     1925 non-null   float64
 24  V24     1925 non-null   float64
 25  V25     1925 non-null   float64
 26  V26     1925 non-null   float64
 27  V27     1925 non-null   float64
 28  V28     1925 non-null   float64
 29  V29     1925 non-null   float64
 30  V30     1925 non-null   float64
 31  V31     1925 non-null   float64
 32  V32     1925 non-null   float64
 33  V33     1925 non-null   float64
 34  V34     1925 non-null   float64
 35  V35     1925 non-null   float64
 36  V36     1925 non-null   float64
 37  V37     1925 non-null   float64
dtypes: float64(38)
memory usage: 571.6 KB


可以看出训练集有和测试集有38特征,且均无空值。

# 核密度估计(Kde)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出
# 数据样本本身的分布特征。
dist_cols = 6
dist_rows = len(data_test.columns)
plt.figure(figsize=(4*dist_cols,4*dist_rows))
i=1
for col in data_test.columns:
    ax=plt.subplot(dist_rows,dist_cols,i)
    ax = sns.kdeplot(data_train[col], color="Red", shade=True)
    ax = sns.kdeplot(data_test[col], color="Blue", shade=True)
    ax.set_xlabel(col)
    ax.set_ylabel("Frequency")
    ax = ax.legend(["train","test"])
    i+=1
plt.show()


由上图的数据分布可以看到特征'V5','V9','V11','V17','V22','V23','V28' 训练集数据与测试集数据分布不一致,会导致模型泛化能力差,采用删除此类特征方法。

data_train.drop(["V5","V9","V11","V17","V22","V23","V28"],axis=1,inplace=True)
data_test.drop(["V5","V9","V11","V17","V22","V23","V28"],axis=1,inplace=True)


相关性分析

# 找出相关程度
plt.figure(figsize=(2016))  # 指定绘图对象宽度和高度
colnm = data_train.columns.tolist()  # 列表头
mcorr = data_train[colnm].corr(method="spearman")  # 相关系数矩阵,即给出了任意两个变量之间的相关系数
mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool)  # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True  # 角分线右侧为True
cmap = sns.diverging_palette(22010, as_cmap=True)  # 返回matplotlib colormap对象
g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f')  # 热力图(看两两相似度)
plt.show()



# 查找出特征变量和target变量相关系数大于0.3的特征变量
threshold = 0.3
corrmat = data_train.corr()
data_train_corr = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold]
plt.figure(figsize=(10,10))
g = sns.heatmap(data_train[data_train_corr].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")
data_train_corr
Index(['V0''V1''V2''V3''V4''V6''V8''V10''V12''V16''V20',
       'V27''V31''V36''V37''target'],
      dtype='object')


建模

from sklearn.model_selection import train_test_split
x = data_train.iloc[:,data_train.columns != 'target']
y = data_train.iloc[:,data_train.columns == 'target']
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(x,y,test_size=0.3)
# 恢复数据索引
for i in [Xtrain ,Xtest,Ytrain,Ytest]:
    i.index = range(i.shape[0])
# 不同模型的名称列表
model_names = ['RandomForest''KNeighborsRegressor'"DecisionTree",'SVR',"lgb"
model_RandomForest = RandomForestRegressor(n_estimators=200
model_KNN = KNeighborsRegressor(n_neighbors=8
model_tree = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
model_svr = SVR(gamma='scale')  
model_lgb = lgb.LGBMRegressor(
        learning_rate=0.01,
        max_depth=-1,
        n_estimators=5000,
        boosting_type='gbdt',
        random_state=2019,
        objective='regression',
    )
# 不同回归模型对象的集合
model_list = [model_RandomForest,model_KNN,model_tree, model_svr,model_lgb]
# 各个回归模型预测的y值列表
pre_y_list = [model.fit(Xtrain ,Ytrain).predict(Xtest) for model in model_list]
from sklearn.metrics import explained_variance_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score         
# 总样本量,总特征数
n_samples, n_features = x.shape  

# 回归评估指标对象集
model_metrics_functions = [explained_variance_score, mean_absolute_error, mean_squared_error,r2_score]  

# 回归评估指标列表
model_metrics_list = [[m(Ytest, pre_y_list[i]) for m in model_metrics_functions] for i in range(len(model_list))]  

# 建立回归指标的数据dataframe
regresstion_score = pd.DataFrame(model_metrics_list, index=model_names,
                   columns=['explained_variance''mae''mse''r2'])  

# 打印输出样本量和特征数量
print('all samples: %d \t features: %d' % (n_samples, n_features),'\n','-'*60

# 打印输出标题
print('\n','regression metrics:','\n','-'*60)  

# 打印输出回归指标的数据框
print(regresstion_score)
all samples: 2888   features: 31 
 ------------------------------------------------------------

 regression metrics: 
 ------------------------------------------------------------
                     explained_variance       mae       mse        r2
RandomForest                   0.882672  0.246085  0.117992  0.882585
KNeighborsRegressor            0.827096  0.315223  0.180750  0.820134
DecisionTree                   0.753935  0.361561  0.247357  0.753851
SVR                            0.862009  0.253634  0.138674  0.862003
lgb                            0.896023  0.228566  0.104491  0.896020


数据集直接在天池竞赛地址获取就可以。

这份代码已经传到云盘。关注公众号,在对话框回复“1128”获取代码。

另外,天池竞赛最近出了一本书,讲了一些实际案例,感兴趣可以买实体书看看(目前这本书不打算出电子版)。


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