天池竞赛小试牛刀：工业蒸汽预测
本文是个人参加天池竞赛的一些自己的经验，与大家做一个分享，希望能对刚开始玩天池的小伙伴有所帮助！竞赛背景：利用火力发电的基本原理
本文是个人参加天池竞赛的一些自己的经验，与大家做一个分享，希望能对刚开始玩天池的小伙伴有所帮助！
竞赛背景：利用火力发电的基本原理：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。研究发现在这一系列的能量转化中，锅炉蒸汽量的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量、锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。那么，根据这些数据，我们是否能预测产生的蒸汽量，从而提高发电效率？
数据可见：
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introduction?spm=5176.12281973.1005.3.3dd54c2aeJueDl目的：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），预测产生的蒸汽量。
项目过程思路：
1. 此项目为有监督学习，首先对收集的数据进行描述性分析，为下一步数据清洗做准备；
2. 利用可视化工具对数据进行可视化分析、做出大量的实验、找到数据噪点并进行清洗，将处理好的训练数据进行划分；
3. 分别建立多个机器学习回归模型,然后利用机器学习算法进行建模，训练算法；(项目中使用了随机森林、逻辑回归、岭回归、支持向量机、XGBOOST、集成算法（stacking）等算法技术)
4. 测试算法，使用交叉检验来测试不同的模型，分析哪个效果最好；
5. 使用算法，进行预测；
以下为代码：
拿到数据，第一个就是看数据咯~但看半天看不明白怎么办，那就画图吧！给大家看看我画过的图~
离线测试：mse_train = 0.13232387222107403；
score = 0.8510047447073116
这里采用了stacking集成方法，最近才开始使用，但是其实在线成绩还没有我做过单模型调参后的好，目前还没有想到是为什么，我怀疑是不是自己模型搭配不是很好，还在摸索中，希望有大佬指点。。。
然后给出目前最好成绩：
成绩一般~和排行榜前面的大佬查了远了，这个项目还没有做什么特征提取，特征处理，估计加上这一步还能上升一些。
最后不得不说，理论结合实践才是王道，光看代码，写点小算法，没有做实打实的项目进步快。
有空再更新~~~
