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群940430322
简单麦麦
https://www.jdmm.cc/file/2710683/
解题思路如下：
一、数据预处理
- 缺失值与异常值处理：首先检查data.csv和predict.csv中的数据是否完整，以及是否存在异常值。对于缺失值，可以根据数据特性选择删除、插值或使用机器学习算法进行预测填充。对于异常值，可以通过统计方法或可视化工具进行检测，并决定是保留、删除还是修正。
- 数据标准化/归一化：由于不同物理化学性质可能存在量纲和取值范围上的差异，为了统一度量标准，提高模型的训练效果，需要对数据进行标准化或归一化处理。
- 数据划分：将data.csv中的数据划分为训练集和验证集（或测试集），用于训练和评估模型。
二、问题一：研究y2与分子id的函数关系
- 数据可视化：绘制y2随分子id变化的图表，观察是否存在明显的趋势或模式。
- 模型选择：如果观察到明显的趋势，可以选择线性回归、多项式回归等模型进行拟合。如果趋势不明显，可以考虑使用更复杂的模型，如神经网络或决策树。
- 模型训练与预测：使用训练集训练模型，并在验证集上进行评估。将predict.csv中的id作为输入，预测对应的y2值，并填入submit.csv。
三、问题二与问题三：特征选择与建模
- 特征选择：基于data.csv中的数据，通过相关性分析、方差分析、信息增益等方法选择对y1和y3预测有重要影响的特征。考虑到特征数量较多，可以采用基于模型的特征选择方法，如随机森林或梯度提升树。
- 模型选择：对于回归问题，可以选择线性回归、岭回归、支持向量回归、随机森林回归等模型。对于特征重要性分析和灵敏度分析，可以使用随机森林等可解释性较强的模型。
- 模型训练与预测：使用训练集训练模型，并在验证集上进行评估。将predict.csv中的特征作为输入，预测对应的y1和y3值，并填入submit.csv。同时，分析特征重要性，进行灵敏度分析。
四、问题四：类别预测
- 特征选择：与回归问题类似，使用基于模型的特征选择方法选择对类别预测有重要影响的特征。
- 模型选择：对于分类问题，可以选择逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升机等模型。考虑到分类的多样性和复杂性，可以使用集成学习方法或深度学习模型。
- 模型训练与预测：使用训练集训练模型，并在验证集上进行评估。将predict.csv中的特征作为输入，预测对应的类别，并填入submit.csv。同时，分析特征重要性，了解哪些特征对分类结果影响较大。
五、问题五：提高预测精度
- 模型融合：结合多种模型的优势，通过模型融合（如Stacking、Blending等）提高预测精度。
- 超参数优化：使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法对模型超参数进行优化，寻找最优的模型配置。
- 特征工程：进一步进行特征工程，如特征组合、特征转换等，提取更有意义的特征。
- 深度学习：如果数据量足够大且计算资源充足，可以尝试使用深度学习模型进行预测。深度学习模型可以自动学习数据的复杂结构和模式，提高预测精度。
- 预测与评估：使用优化后的方法对y1、y3和类别class进行预测，并在验证集上进行评估，以证明预测方法的优越性。将预测结果填入submit.csv并提交到参赛平台
