### kaggle第五课能源预测
#### 课程概述
本课程是Kaggle平台上的一门实战教程，专门针对机器学习入门级别的学员设计。通过实际案例的学习，帮助学员掌握如何运用机器学习技术解决能源领域的预测问题。课程内容主要分为两大部分：电力需求预测案例和哈佛大学能耗预测项目。
#### 电力需求预测案例
##### 案例背景
在电力行业中，准确预测电力需求对于电力公司的运营至关重要。电力公司需要根据预测的需求量来确定发电量以及相应的市场价格，以便实现收益最大化。如果预测过高或过低都会导致额外的成本。因此，开发一个精确的预测模型对电力公司来说非常关键。
##### 数据集介绍
本案例使用的数据集包括：
- **历史需求数据**：记录了过去一段时间内不同时间段的电力需求。
- **历史天气数据**：提供了历史上的天气状况，如温度、湿度等，这些因素对电力需求有显著影响。
- **电力公司内部数据**：包含电力公司的电力分配和需求记录，有助于提高预测准确性。
##### 预测模型
课程中介绍了两种预测模型：
1. **神经网络回归器**（Neural Network Regressor）：
- 参数设置：100个估计器、树深度为4、最小样本分割为2。
2. **梯度提升回归器**（Gradient-Boosted Regressor）：
- 使用过去4年的数据进行训练。
- 特征选择包括本地天气条件、一天中的时间、一年中的日期、一周中的哪一天以及48/72小时前的负荷情况。
##### 预测效果评估
通过对2014年至2016年的数据进行预测，并与真实需求进行比较，得到以下结果：
- R2分数分别为0.882和0.884，平均误差百分比分别为4.67%和4.79%。
#### 哈佛大学能耗预测项目
##### 案例简介
该案例涉及到哈佛大学校园内的能耗预测。虽然提供的材料中没有详细介绍具体的数据和模型，但可以推测该项目也是基于类似的原理和技术来进行能耗预测的。
##### 可视化与数据分析
课程中提到了可视化和数据分析的重要性。这一步骤有助于理解数据特性，发现潜在模式，从而为建模提供更好的基础。
#### 课程作业
为了加深学员的理解和实践能力，课程还布置了两项作业：
1. **电力需求预测案例**：使用XGBoost算法重新实现第一个案例，并提交预测结果。
2. **地铁人流量预测案例**：利用不同的回归方法对2011年5月的地铁人流数据进行预测分析。相关数据可以从MTA网站和Dropbox链接获取。
#### 总结
本课程不仅提供了关于能源预测的基本概念和实践指导，还通过具体的案例分析让学员了解到如何利用机器学习技术解决实际问题。通过完成作业，学员可以在实践中提高自己的技能水平。对于想要进入机器学习领域的人来说，这是一个非常好的学习资源。
