工业蒸汽预测

项目背景使用脱敏后的锅炉传感器采集的数据，预测锅炉产生的蒸汽量。可以判断预测的结果是连续性数值变量，属于回归预测求解一、数据

项目背景

使用脱敏后的锅炉传感器采集的数据，预测锅炉产生的蒸汽量。可以判断预测的结果是连续性数值变量，属于回归预测求解

一、数据探索

1.1使用pandas的read_scv函数读取训练集与测试集，并且使用info与describe函数查看

可以发现，训练集有2888个样本，测试集有1925个样本；特征变量相同，为V0~V37共38个（由于数据采取了脱敏处理，特征的具体含义不明），训练集比测试集多了一个target项。数据类型为浮点型，变量为数值型与连续型。

1.2使用箱线图查观察特征的数值分布

如图，发现较多偏离值，许多特征的点位于四分位外，尤其是V9，可以考虑移除

1.3通过绘制KDE分布图，比对训练集与测试集中的特征变量的分布情况

对比后我们发现：特征V5、V9、V11、V17、V22，V28的值在训练集测试集中分布差异较大，会影响模型泛化能力，需要删除。

1.4使用直方图、Q-Q图来观察特征的分布是否近似静态分布，并且使用线性关系图来观察特征与tager是否构成线性关系

从中可以看出，特征的情况有多种的排列组合，例如有的特征分布符合正态，可以考虑对齐进行Box-Cox变换，还有的特征与tager线性相关很差，就要考虑到使用非线性相关模型开处理

1.5以热力图的方式，展现特征之间的相关性

从图中可以看出，在这37个特征之间，拥有着的强相关性不在少数。例如：V8、V27、V31就分别跟V0、V1有着强的正关（0.75以上）；V15就跟V24、V25有着强负相关（-0.6以上），目测类似的还有十几组，这会导致共线性影响的概率增大，从而影响模型精度。所以可以考虑使用PCA对数据进行处理，去掉多重共线性

二、特征工程

能够确定下来的步骤，就是对数据进行归一化处理，然后删除训练集与测试集分布不一致的特征，至于下一步的处理，得参考模型的MSE，于是建立一个bagging的集成模型来模拟最终模型（stacking的集成），使用GBDT、随机森林、XGB作为基模型，采用5折交叉验证的方式，对训练集进行试跑分。

1.1只进行归一化处理，删掉分布不一致的特征，得到的MSE为：0.1323

1.2在1.1的基础上，对数据进行Box-Cox变换，得到的MSE为：0.1321

1.3，在1.2的基础上对数据进行PCA降维，保留原来特征90%信息，得到的MSE为：0.1587

运行后，只剩下了16个主特征，但是MSE反而升高了，所以舍弃这步骤.

1.4，在1.2的基础上，对数据进行对数处理，使特征更符合正态分布，得到的MSE为：0.1332

1.5在1.4的基础上，对数据进行PCA降维，保留原来特征90%信息，得到的MSE为：0.1585

最终选择1.2的步骤

评估用的模型在：算法评估.py

处理后的数据，另存为新文件

四、训练模型

项目为阿里天池竞赛，根据经验一般，使用Xgboost、Lightgbm以及集成模型的得分较高，固不考虑单模型。

采用stacking的形式进行模型融合，分成两层。第一层由若个基模型组成，这里选择了随机森林跟GBDT，其输入为原始训练集，每一个模型采用5折交叉来训练模型，形成了对整一个训练数据的标签的预测，然后预测结果按顺序堆叠起来——以此作为新的训练集的特征；使用4折预测出来的模型，对测试集进行预测，多少折模型就有多少份预测，然后对这些预测取平均值——以此作为新的测试数据的标签。

基模型训练完毕后，把训练后的结果作为1个特征，这里就有了两个新“特征”，与原始特合并后，这样可以使模型的效果更好，还可以防止过拟合

第二层的模型选用lightgbm，则是以第一层基模型的输出新训练集进行训练，并且以新数据标签进行交叉验证，然后得到完整的stacking模型，最后对数据进行预测。

训练过程

打印结果

代码、数据链接如下

熟练工人/工业蒸汽预测