欢迎来到扫码阅读
手机扫码阅读
代码逐行解析！冠军选手解读锂电池生产温度预测赛事方案
127 2024-09-29
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：
文章来源：
Datawhale
扫码关注公众号
文章摘要
Datawhale成员鱼佬与骆秀韬共同撰写的文章介绍了一项以数据挖掘为核心的实践任务，旨在通过分析电炉生产数据来预测产品内部温度。这个任务是回归类型，涉及时序预测知识，并且能够帮助读者快速了解数据挖掘流程和时间序列预测的特征提取及模型应用。
实践任务
任务要求通过分析电炉17个温区的生产数据来推测相应的17个测温点的温度值。相关数据及详情可以在指定的赛事地址查看。
实践思路
针对这一回归预测问题，可以采取常规机器学习方法（例如LightGBM和XGBoost）或深度学习方法。文章中提到了使用LightGBM模型，并概述了实践步骤，包括数据预处理、切分训练集与验证集、模型训练及结果预测。
实践代码
提供了完整的Python代码实例，包括所需库的导入、数据准备、模型训练、特征提取函数以及测试集预测。代码中还展示了如何使用LightGBM进行模型构建，并通过评分函数计算模型的平均绝对误差（MAE）。
实践进阶
文章进一步探讨了特征提取的进阶方法，包括构建交叉特征、历史平移特征、差分特征和窗口统计特征。这些方法能提高模型性能，对比赛成绩有重大影响。具体代码示例展示了如何实现这些高级特征。
线上跑代码
文章最后提供了一种将Baseline部署到线上平台的方法，方便对配置环境不熟悉的读者。提供了一个在线平台的链接，可以直接fork运行代码。
想要了解更多内容？
文章来源：
Datawhale
扫码关注公众号
相关推荐
这篇文章向读者介绍了如何利用ChatGPT提高工作效率，并且提供了多个实际应用场景的实例，包括使用ChatGPT进行内容总结、提炼、数据分析、文案优化、表达温馨祝福、格式转换、排版文章、设计产品，以及作为学习教练和生成培训计划。
Datawhale的其他文章
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
软件研发质量管理体系建设
白皮书上线
-
联系我们
电话：4006 8899 23 邮箱：beining@chandao.com -
融实践库
关于我们 加入我们立即学习
微信号：xdwjack
-
微信公众号
-
微信视频号
-
社区微信群
