任务一笔记回顾

                          任务二笔记回顾

目录

一：竞赛上分流程

1.1问题建模1.2数据分析

1.3数据清洗1.4特征工程

1.5模型训练与验证

二：任务总结与心得

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一：竞赛上分流程

问题建模——>数据分析 ——>数据清洗——>特征工程——>模型训练与验证——>模型预测

1.1问题建模

 

1.2数据分析

 

1.3数据清洗

1. 数据审查：首先，查看数据集的整体结构和特征。了解数据的格式、类型、缺失值、异常值等信息。

2. 处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值。可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用恰当的方法填充缺失值，比如用均值、中位数或者使用插值算法填充。

3. 处理异常值：检测并处理异常值，这些异常值可能会对分析结果产生显著影响。可以使用统计方法，比如计算离群值或使用箱线图，或者应用领域知识和专业判断来处理异常值。

4. 数据类型转换：检查数据的类型是否正确，并根据需要进行类型转换。例如，将字符串类型转换为数值类型，或者将日期和时间类型转换为标准格式。

5. 数据去重：检查数据集中是否存在重复的数据行或列，并根据需要删除重复项，以确保数据的唯一性。

1.4特征工程

（1）交叉特征：主要提取流量、上部温度设定、下部温度设定之间的关系；

（2）历史平移特征：通过历史平移获取上个阶段的信息；

（3）差分特征：可以帮助获取相邻阶段的增长差异，描述数据的涨减变化情况。在此基础上还可以构建相邻数据比值变化、二阶差分等；

（4）窗口统计特征：窗口统计可以构建不同的窗口大小，然后基于窗口范围进统计均值、最大值、最小值、中位数、方差的信息，可以反映最近阶段数据的变化情况。

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1.5模型训练与验证

 

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二：任务总结与心得

 

2.1      baseline进行修改优化后并跑通，结果可观如下：

2.2      调整参数后： 

 

参考文章：

datawhale暑期夏令营：datawhale开源项目