机器学习应用于工业蒸汽预测的数据分析完整代码与数据分享

在工业生产中,蒸汽的产生和使用是一个重要的过程。准确预测蒸汽的需求量对于优化生产计划和资源分配至关重要。机器学习技术提供了一种有效的方法来预测工业蒸汽的需求量。本文将分享一份完整的数据分析代码,用于预测工业蒸汽的需求量,并提供相应的数据。

首先,我们需要准备用于训练和测试的数据集。这里我们使用一个虚拟的数据集作为示例。数据集包含两列:时间戳和对应的蒸汽需求量。以下是示例数据集的一部分:

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
   
   '时间戳': ['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 01:00:00', 
数据探索-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛 包含几个大的模块: 1、变量箱型图 2、采用模型预测的形式找出异常样本 3、绘制训练数据集中所有变量的直方图和Q-Q图(查看变量是否符合正态分布) 4、绘制KDE分布图,可以查看并对比训练集和测试集中特征变量的分布情况,发现两个数据集中分布不一致的特征变量 5、计算变量与target之间的相关性系数并用热力图的形式显示 6、根据相关系数筛选特征变量 7、做Box-Cox变换,使变量分布更接近正态分布 阅读详情

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