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阿里云天池学习大赛之工业蒸汽量预测
阿里云天池学习大赛之工业蒸汽量预测
数据分析
人工智能
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阿里云天池学习大赛之工业蒸汽量预测
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数据-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛
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数据-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛
阿里云天池大赛赛题解析中“工业蒸汽量预测”数据。
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1. 本数据是从阿里云天池官网的【天池大赛/学习赛】中【工业蒸汽量预测】中下载的,侵权删除; 2. 数据搬运,免费下载。
天池赛事——工业蒸汽量预测.ipynb (mse:0.1188) 排名300+
浏览:93
天池竞赛的工业蒸汽量预测,写的详细代码。虽然比不过大佬们的低MSE,但是自己还在努力逐步改进。使用4个模型进行单独分析,模型参数调优,模型融合,模型融合调优,得到最终结果。
阿里云天池工业蒸汽量预测代码jupyter
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阿里云天池工业蒸汽量预测代码jupyter
阿里云天池比赛-工业蒸汽量预测.zip
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阿里云天池比赛-工业蒸汽量预测
工业蒸汽量预测-数据集
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赛题描述 经脱敏后的锅炉传感器采集的数据(采集频率是分钟级别),根据锅炉的工况,预测产生的蒸汽量。 数据说明 数据分成训练数据(train.txt)和测试数据(test.txt),其中字段”V0”-“V37”,这38个字段是作为特征变量,”target”作为目标变量。选手利用训练数据训练出模型,预测测试数据的目标变量,排名结果依据预测结果的MSE(mean square error)。 结果提交
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2015年3月23日,阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家,为预测手机党购物喜好、余额宝资金流动、时尚穿衣搭配,提供更精准的数据分析模型。
天池赛事工业蒸汽预测基于R语言
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天池赛事工业蒸汽预测基于R语言,对38个变量进行主成分分析,多元线性回归。包括源数据、训练数据、预测数据以及代码
天池工业蒸汽.zip
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
阿里天池新人赛蒸汽预测-数据集
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暂无描述
机器学习实战项目:工业蒸汽量预测
浏览:41
现阶段实现程度: 数据处理:异常值处理,查看数据分布图,可视化线性回归情况,归一化数据 特征工程:删除分布不一致特征,删除相关性较小特征 模型训练:xgboost算法、GBDT回归算法、随机森林算法、贝叶斯线性回归法、LightGBM回归算法、决策树回归算法、Lasso回归算法进行训练,并用交叉验证方法验证误差 模型融合:按不同权重融合 最后测得mse=0.1365
机器学习-工业蒸汽预测.7z
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