阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一(2)

本文涉及的产品
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云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 阿里云是国内知名的云计算、大数据、人工智能技术型公司,是阿里巴巴集团最重要的技术部门。阿里云天池是阿里云面向开发者和教育行业的资源输出部门,天池大赛是国内最大规模的人工智能算法赛事,致力于汇聚全球AI精英为企业解决真实问题。自2014年至今已举办数十次行业顶级算法赛事,全球参赛开发者超过30万人。然而对于更广大的普通开发者和大学生群体来说,高规格的算法大赛仍然具有很高的门槛。本书就是针对受众最广泛的新手人群而编写的,精选阿里巴巴最典型的人工智能算法应用案例,邀请天池大赛最顶级的获奖选手联合编撰,公开那些鲜为人知的技术秘籍,力图使每一个涉足数据智能算法技术的开发者从中获益......

1.4 评估指标

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1.5 赛题模型

      在赛题分析中,很重要的一点就是要根据赛题的特点和目标明确问题的类型,并选择合适的模型。在机器学习中,根据问题类型的不同,常用的模型包括回归预测模型和分类预测模型。

1. 回归预测模型

      回归预测模型的预测结果是一个连续值域上的任意值,回归可以具有实值或离散的输入变量。我们通常把多个输入变量的回归问题称为多元回归问题,输入变量按时间排序的回归问题称为时间序列预测问题。

      图1-1-5 所示为回归预测模型的分析示例图。

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图1-1-5 回归预测模型分析示例图

2. 分类预测模型

      分类预测模型的分类问题要求将实例分为两个或多个类中的一个,并具有实值或离散的输入变量。其中,两个类别的问题通常被称为二类分类问题或二元分类问题,多于两个类别的问题通常被称为多类别分类问题。

      图1-1-6 所示为分类预测模型的分析示例图。

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图1-1-6 分类预测模型分析示例图

3. 解题思路

      在本赛题中,需要根据提供的V0~V37 共38 个特征变量来预测蒸汽量的数值,其预测值为连续型数值变量,故此问题为回归预测求解。

      回归预测模型使用的算法包括线性回归(Linear Regression)、岭回归(Ridge Regression)、LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归、决策树回归(Decision Tree Regressor)、梯度提升树回归(Gradient Boosting Decison Tree Regressor)。

      在后面的模型训练中,我们将采用这些模型来预测目标值。

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