cms做企业网站6,wordpress加速cdn,做餐厅网站的需求分析,网络广告推广策划书2024年第四届长三角数学建模竞赛B题详细解题思路
赛道B#xff1a;人工智能范式的物理化学家
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赛道B人工智能范式的物理化学家
长三角分享资料问题一代码论文思路链接18点更新 链接https://pan.baidu.com/s/1lteKvIWNZ4v-Gd7oOcgO9w 提取码sxjm
这一题目主要是数据科学和机器学习应用在化学研究上。您需要从提供的大规模数据集中发现规律构建模型预测化学物质的物理化学性质。这将包括数据预处理、特征选择、模型构建和验证。问题涉及使用先进的机器学习技术如深度学习、贝叶斯优化等来处理高维数据和预测未知的化学属性。
l 问题1 对给定数据进行预处理研究y2与分子id之间的函数关系尝试直接通过id预测y2
数据预处理
缺失值处理检查数据中是否存在缺失值采用填补或删除等策略处理。
异常值检测识别和处理数据中的异常值如Z-score或IQR四分位距方法识别和处理异常值。
标准化/归一化对特征数据进行标准化或归一化以消除量纲的影响。
基于ID预测y2
分析ID与y2之间的关系探索是否存在线性或非线性关系。绘制ID与y2的散点图观察是否存在可识别的模式或趋势。
根据探索结果选择合适的模型如线性回归、决策树等进行训练和预测。
使用predict.csv中的ID进行y2的预测并填入submit.csv文件。 首先绘制id与y2的散点图进行分析得出存在一定的非线性关系下面我们将可以使用非线性拟合进行预测如下所示 这里我们使用四阶多项式拟合得到R^2为0.976具有较好的结果
l 问题2 对数据中的某些特征进行分析建立预测y1的模型选择不超过10个特征指标。
特征选择
对data.csv中的特征进行分析选择对y1预测最有影响的10个或更少特征。可以使用Pearson、Spearman或Kendall相关系数根据数据特点选择
可以采用相关性分析、主成分分析PCA等方法进行特征选择。
模型构建与验证
基于选择的特征构建预测模型可尝试多种模型如支持向量机、随机森林等。
通过交叉验证等方法评估模型性能使用k-fold交叉验证来优化模型参数并防止过拟合。
结果预测
使用适当的性能指标如均方误差MSE或决定系数R^2
使用选定的模型对predict.csv数据进行预测并将结果填入submit.csv。
问题二为了方便给大家展示我们使用SelectKBest 方法结合 f_regression 函数从训练数据集中选择对目标变量 y1 影响最大的10个特征y1,y2,x1 到 x100 中。这个方法评估每个特征对于目标变量的统计显著性选择最重要的特征。选择随机森林回归器作为预测模型使用选定的特征和训练数据集来训练模型在预测数据集上应用相同的特征选择方法确保预测时使用的特征与训练模型时使用的特征一致。 l 问题3 分析y3与其它特征间的函数关系建立y3的预测模型进行特征指标的灵敏度分析。
探索y3与其他特征的关系
使用可视化工具如散点图矩阵和统计测试如ANOVA分析特征与y3之间的关系。
建模与优化
使用适当的算法如多元线性回归、神经网络构建模型。
进行参数调优如使用网格搜索。
灵敏度分析
分析模型对输入特征变化的敏感度确定对预测结果影响最大的特征。
结果预测与验证
预测predict.csv中的y3值填入submit.csv并评估模型的泛化能力。
对于问题三的预测基本与问题二思路相同
对于灵敏度分析首先选择了影响y3最大的特征然后依次排除每个特征重新训练模型并计算均方误差MSE。通过可视化每次排除特征后的MSE变化我们可以直观地看到每个特征的重要性。 l 问题4 分析类别“class”与其它指标之间的关系建立分子的类别预测模型。
关系探索
分析class与其他特征之间的关系识别影响分类结果的关键特征。
分类模型构建
采用分类算法如逻辑回归、决策树、神经网络构建模型。
评估模型效果可能需要调整参数和算法。
结果提交
对predict.csv进行分类预测结果填入submit.csv。 l 问题5 描述提高模型预测精度的方法重新对特定指标及类别进行预测。
方法探索
研究和尝试不同的算法和技术如集成学习、深度学习等。
探索特征工程的高级技术如自动特征提取、特征学习等。
模型优化与测试
优化模型配置进行广泛的参数调整和测试。
使用更复杂的模型和算法组合评估性能提升。
结果验证与提交
使用优化后的方法重新预测y1, y3和class。
验证方法的有效性并将预测结果提交。
