我的BLOG开张了,朋友们要是高兴捧个场,要是不高兴砸鸡蛋(鸡蛋请买草鸡蛋,我不喜欢吃洋鸡蛋)

博客将程序员分为创作者和抄袭者,创作者的成果是前所未有的,抄袭者的成果前人已实现。抄袭者又分承认和不承认抄袭两类,作者自称属于不承认抄袭的程序员。

世界上有两种值得称道的人,一种是英雄,一种是诗人,两种人都很伟大。

程序员有两种人,一种是创作者,一种是抄袭者。两者区别是创作者的东西是从来没有人起到过的。抄袭者的东西是前人已经实现过的。

抄袭者也分两种人,一种是承认是抄袭,一种是不承认,我属于后一种程序员。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用景 工作所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
<think>好的,我现在需要帮助用户优化他们在Kaggle Store Sales预测任务中的XGBoost模型参数和数据预处理,以提高分数。首先,我得仔细分析用户的问题和提供的上下文信息。 用户提到他们参考了两篇站内引用,其中引用[1]涉及数据预处理,比如处理缺失值、合并数据等,而引用[2]是关于随机森林模型的应用。现在他们想转向XGBoost,并优化参数和数据预处理。 首先,数据预处理是关键,尤其是在时间序列预测中。用户的数据可能包含日期、商店信息、促销活动等。我需要考虑如何处理时间特征,比如分解年、月、日、周几,以及是否考虑节假日或事件。此外,引用[1]中提到填充缺失值为0,这可能适用于新开的商店,但需要确认是否合理。数据合并后,可能需要检查是否有遗漏的特征或需要进一步处理的字段。 接下来是特征工程。时间序列数据通常需要滞后特征、滑动窗口统计等,比如过去7天的销售额平均值。可能还需要对类别变量进行编码,比如商店编号、促销类型等。用户的数据中可能有字符串类型,需要转换成数值,比如使用标签编码或独热编码。 然后是模型选择,XGBoost在结构化数据中表现优异,但需要调整参数。常见的参数有学习率、树的最大深度、子样本比例等。时间序列的交叉验证需要特别注意,能使用随机划分,而应按时序顺序,比如TimeSeriesSplit。此外,可能还需要调整正则化参数以防止过拟合。 在参数调优方面,网格搜索或随机搜索是常用方法,但贝叶斯优化可能更高效。需要平衡训练时间和效果,可能先进行粗略搜索,再细化范围。同时,早停法(early stopping)可以帮助防止过拟合,尤其是在迭代训练中监控验证集的表现。 模型集成也是一个方向,比如将XGBoost与LightGBM或CatBoost结合,或者使用堆叠方法。过这可能增加复杂度,需根据实际情况决定。 后处理部分,检查预测结果的合理性,比如销售额是否非负,是否需要取指数变换逆转对数转换等。此外,特征重要性分析可以帮助理解哪些特征对预测贡献大,进而优化特征工程。 用户可能遇到的挑战包括时间序列的非平稳性,比如季节性、趋势,可能需要差分或分解。另外,商店间的差异可能需要分层处理,比如为每个商店单独训练模型,或加入商店特征。 需要验证用户是否已经正确处理了数据中的缺失值和异常值,比如引用[1]中的销售额大于0的条件过滤。测试集和训练集的时间范围是否合理,比如是否考虑了时间上的连续性,避免数据泄露。 最后,确保代码实现正确,比如数据预处理步骤是否正确应用在测试集上,特征工程是否一致,避免训练和测试时特征一致导致的错误。 总结来说,优化方向包括数据预处理、特征工程、参数调优、模型集成和后处理。需要一步步进行,先确保数据干净和特征有效,再调整模型参数,最后考虑集成方法。</think>### 分步优化方案 #### 一、数据预处理优化 1. **时间特征工程** - 将日期分解为年、月、日、周几、是否为节假日等特征 - 添加时间序列相关统计:如过去7天/30天的销售额滑动平均值、同比周期增长率 ```python # 示例:滑动窗口特征 train['Sales_7d_avg'] = train.groupby('Store')['Sales'].transform(lambda x: x.rolling(7).mean()) ``` 2. **缺失值与异常值处理** - 根据引用[1]中方法,对缺失的竞争对手信息填充为0(代表新开业) - 过滤负销售额数据,并对极端值进行Winsorize缩尾处理 ```python from scipy.stats.mstats import winsorize train['Sales'] = winsorize(train['Sales'], limits=[0.01, 0.01]) ``` 3. **类别特征编码** - 对Store、Promo等类别特征使用Target Encoding(避免独热编码维度爆炸) ```python from category_encoders import TargetEncoder encoder = TargetEncoder(cols=['Store']) train['Store_encoded'] = encoder.fit_transform(train['Store'], train['Sales']) ``` --- #### 二、XGBoost参数调优 1. **基础参数设置** ```python import xgboost as xgb model = xgb.XGBRegressor( objective='reg:squarederror', tree_method='hist', # 大数据集加速 n_estimators=2000, # 配合早停法 learning_rate=0.05 ) ``` 2. **关键参数网格搜索** 使用贝叶斯优化搜索以下参数空间: ```python param_space = { 'max_depth': (3, 10), 'subsample': (0.6, 1.0), 'colsample_bytree': (0.6, 1.0), 'gamma': (0, 5), 'reg_alpha': (0, 1), 'reg_lambda': (0, 2) } ``` 3. **时间序列交叉验证** ```python from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) ``` --- #### 三、进阶优化技巧 1. **多模型集成** 将XGBoost与LightGBM、Prophet模型结果加权融合: ```python final_pred = 0.6*xgb_pred + 0.3*lgb_pred + 0.1*prophet_pred ``` 2. **后处理方法** - 对预测结果进行非负修正:`np.maximum(pred, 0)` - 对商店聚类后应用同后处理系数 --- #### 四、验证与监控 1. **特征重要性分析** ```python plt.figure(figsize=(10,6)) xgb.plot_importance(model, max_num_features=20) plt.show() ``` 2. **预测结果可视化** ```python sales_data.loc[train['Store'] == 1].plot(x='Date', y=['Sales','Prediction'], figsize=(16,4), style=['r--','b-']) ``` --- ### 关键代码示例 ```python # 时间序列特征生成 def create_time_features(df): df['Year'] = df['Date'].dt.year df['Month'] = df['Date'].dt.month df['WeekOfYear'] = df['Date'].dt.isocalendar().week df['DayOfWeek'] = df['Date'].dt.dayofweek return df # 贝叶斯优化参数搜索 from bayes_opt import BayesianOptimization def xgb_cv(max_depth, subsample, colsample_bytree, gamma, reg_alpha, reg_lambda): params = { 'max_depth': int(max_depth), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'gamma': gamma, 'reg_alpha': reg_alpha, 'reg_lambda': reg_lambda } cv_result = xgb.cv(params, dtrain, num_boost_round=1000, folds=tscv, early_stopping_rounds=50) return -cv_result['test-rmse-mean'].min() ``` --- ### 注意事项 1. 确保测试集预处理与训练集完全一致(使用相同的编码器对象)[^1] 2. 时间序列数据严禁随机shuffle,必须按时间顺序划分验证集[^2] 3. 监控特征重要性的稳定性,避免过拟合局部模式
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