12、利用 BigQuery ML 构建神经网络模型进行能源生产预测

利用 BigQuery ML 构建神经网络模型进行能源生产预测

1. 特征选择与模型训练

在进行模型训练时，我们可以使用部分特征来训练新模型。具体步骤如下：
1. 特征选择 ：利用相关性和共线性知识来挑选特征。
2. 模型训练 ：使用选定的特征训练新模型。
3. 模型评估 ：评估这些新模型，找出表现最佳的特征组合。
4. 特征贡献分析 ：使用可解释性函数，探究哪些特征在全局和局部对模型性能贡献最大，查看是否有意外发现。

2. 神经网络简介

神经网络是一种数学函数，它以数值特征值作为输入，输出标签的预测值。与线性回归模型类似，神经网络也可用于回归和分类问题，这里我们主要关注回归模型。

以预测能源生产问题为例，有四个特征：温度（$x_1$）、环境压力（$x_2$）、相对湿度（$x_3$）和排气真空压力（$x_4$）。线性回归模型的形式为：
$f(\vec{x}) = y = w_0 + w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + w_4x_4$

我们可以将其可视化为一个网络，为每个特征和输出 $y$ 绘制一个顶点，从特征顶点到输出顶点绘制箭头，并分别用权重 $w_1$、$w_2$、$w_3$ 和 $w_4$ 标记这些边。通常，在这种表示中不会绘制偏置 $w_0$。

接下来，我们可以将原始特征组合成新的隐藏特征 $z_1$ 和 $z_2$，每个隐藏特征是原始特征的线性组合，例如：
$z_1 = c_0 +