北京PM2.5浓度回归分析训练赛

• 简介
  • DC上的一个回归题，比较简单。
  • 时间原因没有细看，提交到70多名就结束了。
  • 使用stacking方法结合多个回归模型。
• 过程
  • 数据获取
    • 官方给定。
  • 数据探索
    • 训练集有35746条记录，13个字段，有表头，其中pm2.5为目标。
    • 叙述
  • 数据预处理
    • 主要对date属性进行预处理，因为其字符串属性无法参与建模。
      • 利用time模块解析日期并生成新特征为年、月、日、周。
    • 还可以进行一些特征组合，时间关系，我就直接强代入模型了。
  • 数据挖掘建模
    • 平时比较喜欢将一个模型调参到合适，这次由于数据原因选择了stacking构建模型，使用mlxtend库。
    • 核心代码
      • from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lassofrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.svm import SVRfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorlr = LinearRegression()dtr = DecisionTreeRegressor()svr_rbf = SVR(kernel='rbf', gamma='auto')knr = KNeighborsRegressor()ridge = Ridge()lasso = Lasso()regression_models = [lr, dtr, svr_rbf, knr, ridge, lasso]from mlxtend.regressor import StackingCVRegressorsclf = StackingRegressor(regression_models, meta_regressor=ridge)sclf.fit(x_tra, y_tra)
      • mlxtend的模型是可以使用sklearn库进行网格搜索调参的。
    • 验证集拟合情况
• 补充说明
  • 如果继续调参会有不错的分数。
  • 数据集和代码见我的Github，欢迎star或者fork。
  • 附上提交时的排名（76/832)。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的数据挖掘竞赛-北京PM2.5浓度回归分析训练赛的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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