asp.netmvc 做网站,网站推广的四个阶段,怎么自己开一个平台,wordpress点赞功能纯代码B题 洪水灾害的数据分析与预测
亚太中文赛事本次报名队伍约3000队#xff0c;竞赛规模体量大致相当于2024年认证杯#xff0c;1/3个妈杯#xff0c;1/10个国赛。赛题难度大致相当于0.6个国赛#xff0c;0.8个妈杯。该比例仅供大家参考。
本次竞赛赛题难度A:B:C3:1:4…B题 洪水灾害的数据分析与预测
亚太中文赛事本次报名队伍约3000队竞赛规模体量大致相当于2024年认证杯1/3个妈杯1/10个国赛。赛题难度大致相当于0.6个国赛0.8个妈杯。该比例仅供大家参考。
本次竞赛赛题难度A:B:C3:1:4选题人数估计A:B:C1:9:2。基于于本次比赛B题选题人数可能会占据很大的比例的现状我们将提供两个版本论文思路完全不同的B题资料【一篇论文两套代码售后群不禁言】。下面给大家带来详细的解题思路。
对于数据类型的题目第一步一定是先进行数据处理而非直接进行问题一的求解。
数据预处理
缺失值处理 - 检查数据中的缺失值情况。 - 根据数据分布情况选择合适的填补方法如均值填补、中位数填补或插值法。
异常值处理 - 绘制箱线图识别和处理异常值。
- 根据数据的实际意义和分布情况决定是否去除或调整异常值。 数据标准化
- 对所有数值型数据进行标准化处理以消除量纲差异对分析结果的影响。
下面进行部分异常值展示对于数据中提供的各项指标得分中取值区间均为0-17其中“地形排水”存在得分为18该值可以认定为异常值。进行后续的相关处理即可。对于异常值处理的结果我们可以采用克里斯插值、三次样条等相关处理进行插值即可
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。
步骤 1: 相关性分析
1. 计算相关系数 - 使用皮尔逊相关系数计算各指标与洪水发生概率之间的相关性。 - 可以选择使用Spearman或Kendall相关系数进行补充分析。
2. 可视化相关性 - 使用Seaborn绘制相关性矩阵热力图直观展示各指标之间的相关性。
- 分析哪些指标与洪水发生概率的相关性较强哪些指标相关性较弱。 步骤 2: 数据可视化
1. 散点图与回归分析 - 绘制每个指标与洪水发生概率的散点图观察数据分布和趋势。 - 使用线性回归或其他回归方法拟合数据分析指标与洪水发生概率的关系。
2. 箱线图与分布图 - 使用箱线图展示不同指标在不同洪水发生概率区间内的分布情况。
- 使用直方图和密度图分析各指标的分布特征。 步骤 3: 文字描述
1. 指标分析 - 根据相关性分析和可视化结果讨论各指标对洪水发生的潜在影响机制。 - 分析可能的人为因素和自然因素对洪水发生的影响。
2. 提出建议 - 针对高相关性指标提出相应的洪水提前预防措施如加强河流管理、改善排水系统、控制森林砍伐等。
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。
步骤1: 聚类分析
1. K-means聚类 - 使用K-means算法将洪水发生概率分为高、中、低三个风险类别。 - 对数据进行聚类前的标准化处理以提高聚类效果。
2. 聚类结果分析 - 分析不同类别的指标特征找出各类别之间的显著差异。 - 使用可视化方法展示聚类结果如雷达图、箱线图等。
步骤 2: 权重计算与模型建立
1. 特征选择与权重计算 - 使用信息增益、Gini系数等特征选择方法计算不同指标的权重。 - 选取重要指标建立加权和的洪水风险评估模型。
2. 模型灵敏度分析 - 通过改变模型参数或去除某些指标分析模型预测结果的变化。
- 评估模型的鲁棒性和敏感性确保模型在不同条件下的稳定性。
特征重要性柱状图 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
步骤1: 特征选择与模型建立
1. 特征选择 - 根据问题1的分析结果选取与洪水发生概率关系密切的指标。 - 尝试多种机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、XGBoost等建立洪水发生概率的预测模型。
2. 模型训练与优化 - 使用交叉验证和网格搜索优化模型参数选择最优模型。 - 评估模型的预测精度确保模型的泛化能力。
步骤2: 模型验证与改进
1. 模型验证 - 使用 train.csv 中的部分数据进行训练其余数据进行验证评估模型的预测精度。 - 分析预测误差优化模型结构和参数。
2. 关键指标模型 - 如果仅使用5个关键指标调整模型结构重新训练和验证模型。 - 比较不同模型的预测效果选择最佳方案。 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。 步骤1: 预测与提交结果
1. 模型预测 - 使用问题3中选定的最佳模型预测 test.csv 中每个事件的洪水发生概率。 - 将预测结果填入 submit.csv 文件中。 步骤2: 分布分析
1. 直方图与折线图 - 绘制74万件洪水事件的概率直方图和折线图分析洪水发生概率的分布情况。 - 使用正态性检验方法如Shapiro-Wilk检验判断预测结果是否符合正态分布。
