我想做一个网站怎么做的,企业网络推广的方式有哪些,分销pc网站,公司网站开发比选B题 洪水灾害的数据分析与预测 问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据#xff0c;分析并可视化上述 20 个指标中#xff0c;哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联#xff1f;哪些指标与洪水发生的相关性不大#xff1f;并 分析可能的原因#xff0c;然后针对洪水的提前预…B题 洪水灾害的数据分析与预测 问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据分析并可视化上述 20 个指标中哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联哪些指标与洪水发生的相关性不大并 分析可能的原因然后针对洪水的提前预防提出你们合理的建议和措施。 简单版斯皮尔曼相关系数 1. 计算斯皮尔曼相关系数 a. 计算各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数和 P 值。 b. 将结果以表格形式展示包括相关系数和 P 值。 2. 可视化 a. 使用条形图或点图展示各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数。 b. 在图中标出显著性水平如 P 值0.05。进阶版OLS线性回归 1. 建立OLS线性回归模型 a. 使用 statsmodels 库建立以洪水发生为因变量各指标为自变量的 OLS 线性回归模型。 b. 提取回归系数、标准误差、P 值等结果。 2. 分析结果 a. 根据标准系数和 P 值判断哪些指标对洪水发生有显著影响。 b. 绘制回归系数的条形图标出显著性水平。高阶版机器学习回归模型 1. 构建机器学习模型 a. 选择适当的回归模型如随机森林回归Random Forest Regressor、梯度提升回归Gradient Boosting Regressor等。 b. 使用训练集进行模型训练使用交叉验证评估模型性能。 2. 特征重要度 a. 提取特征重要度使用条形图展示各指标的重要度。 b. 结合模型的解释力分析哪些指标对洪水发生预测贡献最大。超阶版可解释机器学习模型 1. SHAP模型 a. 使用 SHAP 库计算特征对模型预测的贡献。 b. 绘制 SHAP 值图包括 Summary Plot 和 Dependence Plot深入分析各特征对洪水发生的影响。 2. 分析结果 a. 根据 SHAP 分析结果提供每个特征对预测结果的详细解释。 b. 将 SHAP 分析与前述的特征重要度结果进行对比验证一致性。 问题 2. 将附件 train.csv 中 洪水发生的概率聚类成不同类别分析具有高、 中、低风险的洪水事件的指标特征。然后选取合适的指标计算不同指标的权重建立发生洪水不同风险的预警评价模型最后进行模型的灵敏度分析。 ● 选择适合的聚类算法对洪水发生的概率进行聚类。常用的方法包括K-means和层次聚类通过这些算法可以将数据分为高、中、低风险三类。聚类效果的验证可使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标确保分类的合理性和准确性。 ● 构建预警评价模型时首先根据特征重要度分析的结果选取关键指标并使用决策树模型的特征重要度计算每个指标的权重。然后通过训练决策树模型并使用网格搜索或随机搜索进行超参数优化最终建立具有良好泛化能力的预警模型。 ● 通过分析不同超参数对模型性能的影响以及逐一修改指标值观察模型输出的变化可以评估各个指标对预警模型的敏感度。此外对模型进行鲁棒性测试确保其在不同数据集下的稳定性和可靠性。 问题 3. 基于问题 1 中指标分析的结果请建立洪水发生概率的预测模型 从 20 个指标中选取合适指标预测洪水发生的概率并验证你们预测模型的准 确性。如果仅用 5 个关键指标如何调整改进你们的洪水发生概率的预测模型 在基于问题1的指标分析结果后我们首先需要从20个指标中选择合适的指标来预测洪水发生的概率。通过数据预处理、特征选择等步骤我们可以筛选出最相关的特征避免多重共线性问题。接着构建多个预测模型如逻辑回归、支持向量机、随机森林等利用R2、mape方法评估模型性能最终选出最佳模型。 在仅用5个关键指标进行模型调整和改进时我们需要从前面的特征选择结果中挑选出最重要的5个指标。然后重新训练模型并通过特征工程和模型集成方法如堆叠和集成学习提升模型的预测能力。进一步进行超参数调优确保模型在使用少量特征的情况下依然具备较高的预测准确性和鲁棒性。 问题 4. 基于问题 2 中建立的洪水发生概率的预测模型预测附件 test.csv 中 所有事件发生洪水的概率并将预测结果填入附件 submit.csv 中。然后绘制这 74 多万件发生洪水的概率的直方图和折线图分析此结果的分布是否服从正态分布。 这个直接基于问题3第一小问的模型进行预测然后分析预测结果是否服从正态分布可以通过绘制正态性检验直方图或者Kolmogorov–Smirnov检验 完整思路讲解视频请大家先看B站不知名数学家小P
2024亚太杯中文赛B题超详细思路及手把手教程建模数据结果_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1rm421g7RG/?spm_id_from333.999.0.0编辑
