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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
31 2024-09-29
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Datawhale
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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。
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