PAT A1068

题目:https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805402305150976

我自己没编出来。我的思路是数组从小到大排序,然后算dp[i][j](第i位最大量为j的钱),得到dp后遍历所有dp[i],找dp[i][m]==m的序列。然后再找最小序列上遇到了大问题。虽然可以获得所有序列,但是求最小太复杂不可行。

参考程序跟我的差别在于他把数组从大到小排序,然后开了一个二维的bool,choice。这样的结果是,面值等于自己的时候,肯定是选自己,很关键的(dp[j] <= dp[j-a[i]] + a[i])用后面成立的代替前面成立的,然后倒着找路径的时候,能保证是最小的。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
int a[10010], dp[110] = {0};
bool choice[10010][110];
bool cmp(int a, int b){
	return a > b;
}
int main(){
	int N, M;
	scanf("%d%d", &N, &M);
	for(int i = 1; i <= N; i++){
		scanf("%d", a+i);
	}
	sort(a+1, a+1+N, cmp);
	for(int i = 1; i <= N; i++){
		for(int j = M; j >= a[i]; j--){
			if(dp[j] <= dp[j-a[i]] + a[i]){
				dp[j] = dp[j-a[i]] + a[i];
				choice[i][j] = true;
			}
			else
				choice[i][j] = false;
		}
	}
	if(dp[M] != M)
		printf("No Solution\n");
	else{
		int k = N, v = M;
		while(k > 0){
			if(choice[k][v]){
				printf("%d", a[k]);
				v -= a[k];
				if(v)
					printf(" ");
				else
					break;
			}
			k--;
		}
	}
	return 0;
}

 

<think>好的,用户想用随机森林算法进行火灾概率预测,需要具体的实现方法或教程,还提到需要机器学习相关的实现代码。首先,我得确保自己正确理解随机森林的原理和应用场景。随机森林属于集成学习,通过多个决策树投票或平均结果来提高预测准确性,适用于分类和回归问题,这里明显是二分类问题(火灾发生与否的概率)。 接下来,用户可能需要步骤式的指导,包括数据准备、特征工程、模型训练、评估和调优等。我应该分步骤详细说明,并且提供代码示例,这样他们可以跟着操作。需要注意代码的注释和可读性,可能用户对Python和机器学习库如scikit-learn有一定的了解,但还是要尽量详细。 数据准备部分,需要强调数据的重要性,比如历史火灾数据、气象数据、植被情况等。可能需要提醒用户数据预处理的步骤,比如处理缺失值、标准化、特征选择等。特征工程是关键,比如时间特征、地理特征的提取,或者归一化处理。 在模型训练部分,使用scikit-learn的RandomForestClassifier,解释重要参数如n_estimators、max_depth等,并提到交叉验证和网格搜索调参。评估指标方面,准确率、召回率、F1值、AUC-ROC曲线都是常用的,尤其是对于不平衡数据,召回率和AUC可能更重要。 代码示例需要展示完整的流程,从数据加载到模型保存,同时要注意使用中文注释,方便用户理解。可能需要提醒用户安装必要的库,比如pandas、sklearn等。 此外,用户的问题可能隐含了数据获取的困难,或者对模型调优不太熟悉,所以需要给出相关建议,比如使用GridSearchCV进行参数调优,或者处理类别不平衡的方法,如调整类别权重、过采样等。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如特征重要性分析、模型优化、实时预测系统构建、与其他算法对比等,这样能帮助他们进一步深入学习和应用。</think>### 随机森林火灾概率预测实现方法 #### 一、数据准备 1. 数据集应包含: - 气象数据:温度、湿度、风速、降雨量 - 地理数据:海拔、坡度、植被类型 - 历史记录:过去火灾发生标记(0/1) - 时间特征:季节、月份、昼夜 2. 数据预处理: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取数据 data = pd.read_csv('wildfire_data.csv') # 处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 特征工程 data['temp_humidity_ratio'] = data['temperature'] / data['humidity'] data = pd.get_dummies(data, columns=['vegetation_type']) # 划分数据集 X = data.drop('fire_occurred', axis=1) y = data['fire_occurred'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 特征标准化 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) ``` #### 二、模型构建 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV # 基础模型 rf = RandomForestClassifier( n_estimators=200, max_depth=10, class_weight='balanced', random_state=42 ) # 概率校准 calibrated_rf = CalibratedClassifierCV(rf, method='isotonic', cv=5) calibrated_rf.fit(X_train, y_train) ``` #### 三、模型评估 ```python from sklearn.metrics import ( accuracy_score, recall_score, roc_auc_score, confusion_matrix ) # 预测概率 y_pred_proba = calibrated_rf.predict_proba(X_test)[:, 1] # 评估指标 print(f"AUC-ROC: {roc_auc_score(y_test, y_pred_proba):.3f}") print(f"Recall: {recall_score(y_test, (y_pred_proba > 0.5).astype(int)):.3f}") # 特征重要性分析 feature_importance = pd.Series(calibrated_rf.base_estimator.feature_importances_, index=X.columns) print(feature_importance.sort_values(ascending=False)[:5]) ``` #### 四、参数调优 ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [5, 10, 15], 'min_samples_split': [2, 5] } grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) print(f"最优参数: {grid_search.best_params_}") ``` #### 五、模型部署 ```python import joblib # 保存完整pipeline pipeline = { 'scaler': scaler, 'model': calibrated_rf } joblib.dump(pipeline, 'wildfire_model.pkl') # 加载使用示例 loaded_pipeline = joblib.load('wildfire_model.pkl') new_data = scaler.transform([[30, 45, 5.2, 0, 0.67, 1, 0, 0]]) # 示例特征 prob = loaded_pipeline['model'].predict_proba(new_data)[0][1] print(f"火灾发生概率: {prob*100:.1f}%") ``` ### 关键技术要点 1. 类别不平衡处理:使用`class_weight='balanced'`参数调整样本权重[^1] 2. 概率校准:通过isotonic回归校准输出概率,提升概率预测准确性[^2] 3. 特征交互:创建温度湿度比等组合特征增强模型表现 4. 时间特征编码:采用循环编码处理月份等周期性特征
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