建模比赛代码集合

目录0 环境配置与检查1 数据预处理1.1 数据清洗1.2 编码转换1.3 特征工程1.4 基础的数据处理代码-python2 离散连续\分类预测算法2.1 离散\分类算法2.2 连续\预测算法3 有无监督3.1 有监督学习3.2 无监督学习4 神经网络5 强化学习6 时间序列7 评估模型8 参数搜索9 数据生成10 AutoML11 plt画图12 爬虫13 小技巧14 数据集15 文本与变量16 微分方程专题17 基础数理方法直接掉包18 VScode各种毛病19 自用代码简写案例sklearn总查询Introduction · sklearn 中文文档https://sklearn.apachecn.org/以下连接内容相互交叉取写得比较好的部分为代表感谢大佬们的贡献。算法部分有些不写了因为有更好的替代。0 环境配置与检查环境统一anaconda如何创建一个新的环境_创建一个anaconda环境-CSDN博客A和B一起打比赛A的环境要给B。先选择A的环境myenvconda activate myenv然后生成myenv环境信息文件conda list --explicit spec-list.txt最后B将spec-list.txt在自己电脑中创建conda create --name python-course --file spec-list.txt设备没有跑满使用GPU并行计算依然没有跑满基本上是数据传输带宽问题如上图所示出现这种情况可以CMD命令行输入nvidia-smi -q | more找到PCI部分如图所示PCIe Generation Max : 3 Current : 3 ← 实际运行在 Gen3 Device Current : 3 Device Max : 4 ← GPU 本身支持 Gen4 Host Max : 3 ← 主板/CPU 最高只支持 Gen3 Link Width Max : 16x Current : 16x ← 全速 16 通道意味着当前实际速率PCIe 3.0 x16约 16 GB/s 带宽主板或 CPU 的 PCIe 控制器最高只支持Gen3这种情况下最好还是切换成CPU多次并行计算。如果硬要使用GPU计算需要提升设备性能检查主板和CPU的PCIe支持版本。1 数据预处理1.1 数据清洗用Python进行数据挖掘数据预处理_TcD的博客-CSDN博客_python数据预处理【python】数据加载与粗略查看处理丢失的数据处理偏离值数据统计特征值的合并、连接数据转换、标准化、归一化1.2 编码转换第三周打卡数据预处理与特征工程_onepiece0603的博客-CSDN博客1.3 特征工程特征选择包含过滤型、包裹型、嵌入型【sklearnpython】结合sklearn进行特征工程_三石-CSDN博客数据科学猫数据预处理 之 数据分箱(Binning)_Orange_Spotty_Cat的博客-CSDN博客竞赛姿势必会自动特征工程快速提升做特征效率 - 知乎拉依达准则python实现_乐此不疲的架构师的博客-CSDN博客_拉依达准则SPSS主成分分析 | 指标权重值计算真的不难上_weixin_39534208的博客-CSDN博客熵值法的Python实现_好吃的鱿鱼的博客-CSDN博客熵权法确定权重_梁山伯与翠花的博客-CSDN博客_信息熵确定权重MIC - 最大信息系数_风云诀4的博客-CSDN博客_mic最大信息系数树模型的特征选择-Boruta - 知乎 (zhihu.com)几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征深度特征合成与遗传特征生成两种自动特征生成策略的比较1.4 基础的数据处理代码-python1.4.1 数据处理SQL输出的表读取有utf-8的错误read_csv(filename, encoding gb18030) # 或者试试encoding utf-8-sig关于excel保存# 方法一追加sheet保存需要已经有这个excel文件 file_name NAME.xlsx with pd.ExcelWriter(file_name, modea, engineopenpyxl) as writer: df_r.to_excel(writer,indexFalse, sheet_namename) # 方法二不需要基础表直接分sheet writer pd.ExcelWriter(分机构表.xlsx) # 创建表存放数据 pd.ExcelWriter(表名.xlsx) for i in class_list: his1 his[his[orgname] i] his1.to_excel(writer,i,indexFalse) writer.save() # 文件保存 writer.close() # 文件关闭根据某一列进行两个表的合并import pandas as pd left pd.DataFrame({key: [K0, K1, K2, K3], A: [A0, A1, A2, A3], B: [B0, B1, B2, B3]}) right pd.DataFrame({key: [K0, K1, K2, K3], C: [C0, C1, C2, C3], D: [D0, D1, D2, D3]}) result pd.merge(left, right, onkey) # on参数传递的key作为连接键 result Out[4]: A B key C D 0 A0 B0 K0 C0 D0 1 A1 B1 K1 C1 D1 2 A2 B2 K2 C2 D2 3 A3 B3 K3 C3 D3对某一列进行模糊筛选# 对于id列含有内容test_a或test_b的行保留 able_word test_a|test_b #用|进行分割 # 对id列进行格式转化 df[id] df[id].astype(str) # 筛选 def id_select(able_word): diable_word: str 模糊启用词 return: df 启用词的表 df_temp df df_temp df_temp[df[id].str.contains(able_word)] return df_temp df_select id_select(able_word)计算时间间隔以s为单位df[SampleTime] ------------------------ 1 2023-03-21 15:47:07 2 2023-03-21 16:01:35 3 2023-03-22 08:09:44 4 2023-03-22 09:27:27 5 2023-03-22 17:31:26 ... 54 2023-04-02 17:34:40 55 2023-04-03 09:25:29 56 2023-04-03 09:48:31 57 2023-04-03 10:05:18 Name: SampleTime, dtype: datetime64[ns] ---------------------------------------- # calculate date time t df[SampleTime].values t_tf t-t[0] # 先转list再转array再从ns转为s t_tf np.array(t_tf.tolist())/1000000000/60/60/24对某一列去除字符串里的数字import pandas as pd # creating dataframe df pd.DataFrame.from_dict({Name: [rohan21, Jelly, Alok22, Hey65, boy92], Age: [24, 25, 10, 73, 92], Income: [28421, 14611, 28200, 45454, 66565]}) # removing numbers from strings of speciafied # column, here Name df[Name] df[Name].str.replace(\d, ) # display output with numbers removed from # required strings print(df)去除字符串里的固定某个位置的字符#最后一个字符 data[result] data[result].map(lambda x: str(x)[:-1]) #前两个字符 data[result] data[result].map(lambda x: str(x)[2:])提取字符串里的数值df[Language].str.findall(\d) # 提取字符串中的数据部分更多处理df中字符串的方法【Python】Pandas处理字符串方法汇总_51CTO博客_python 字符串处理【Python数据分析】pandas针对字符串操作 - OLIVER_QIN - 博客园1.4.2 并行处理NOTE以下两种并行方法不能同时在函数中相互套用不然会乱掉from joblib import Parallel, delayed from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorParallel使用示例def optimize_process(self): if self.isParallel: func self.execute_optimizer_timesequence if self.ists else self.execute_optimizer best_param Parallel(n_jobs-1, backendloky)( delayed(func)({key: value}) for key, value in self.data.items()) else: func self.execute_optimizer_timesequence if self.ists else self.execute_optimizer best_param [func({key: value}) for key, value in self.data.items()]ThreadPoolExecutor使用示例 改为多线程并行而且不打乱输出顺序可以使用Python的多线程库concurrent.futures的ThreadPoolExecutor。需要注意的是Python的全局解释器锁GIL问题会导致多线程并不能充分利用多核CPU因此在CPU密集型任务中并不能得到明显效果提升还有可能因为线程切换导致性能下降。但对于I/O密集型、网络等待型任务多线程则可以大幅提升效率。以下是示例代码 这段代码中我们使用了ThreadPoolExecutor来创建一个线程池并使用线程池来提交并执行任务。由于Python的多线程具有难以预估的并发性为了不打乱输出顺序我们在for循环中按任务提交的顺序依次处理Future结果。 需要注意的是多线程并行也会带来额外的开销比如线程间的通信、线程切换等所以并不是所有任务都适合用多线程。在决定使用多线程之前最好能对任务的性质有一定了解比如是否是I/O密集型任务是否有大量的等待时间等。 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def execute_optimizer_timesequence(self, batch_data: Dict[str , pd.DataFrame]) - dict: def update_best_param(res, err_list, best_param, subset_ind): _, result_discrete_param, err res.result() err_list.append(err) for c , v in enumerate(result_discrete_param): best_param[subset_ind,c] v return best_param err_list [] keys list(batch_data.keys())[0] sub_data {keys:{key: value[batch_data[keys][control][:,1]self.flag_ts] for key, value in batch_data[keys].items()}} best_param self.set_param_matrix(sub_data[keys][state_time]) with ThreadPoolExecutor(max_workers4) as executor: futures [executor.submit(self.opt_ls_param_process, sub_data, subset_ind, keys) for subset_ind in range(len(sub_data[keys][state_time])-1)] for i, future in enumerate(futures): best_param update_best_param(future, err_list, best_param, i) if self.flag_ts: res self.opt_ls_param_process(sub_data, subset_ind1, keys) best_param update_best_param(res, err_list, best_param, subset_ind1) else: best_param[-1,:] best_param[-2,:] return {keys:{param : best_param , error : err_list}}2 离散连续\分类预测算法2.1 离散\分类算法贝叶斯信念网络贝叶斯网络python实战以泰坦尼克号数据集为例pgmpy库_leida_wt的博客-CSDN博客_贝叶斯网络应用实例SVM分类预测SVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客随机森林分类随机森林算法实现分类_少年吉的博客-CSDN博客_随机森林做分类DBSCAN基于sk-learn的DBSCAN聚类算法_大数据训练营-CSDN博客KNN基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻)-完整示例_weixin_30648587的博客-CSDN博客KDTREE【加速查找附近的点】Scikit-learn最近邻搜索sklearn.neighbors_皮皮blog-CSDN博客2.2 连续\预测算法SVM回归预测SVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客随机森林回归用Python实现随机森林回归_wokaowokaowokao12345的专栏-CSDN博客_python随机森林回归代码XGBPYTHON中XGBOOST的使用_宋建国的博客-CSDN博客_python xgboostROBYN-MMMhttps://github.com/facebookexperimental/Robyn3 有无监督3.1 有监督学习SVMSVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客XGBPYTHON中XGBOOST的使用_宋建国的博客-CSDN博客_python xgboostRF随机森林算法实现分类_少年吉的博客-CSDN博客_随机森林做分类ROBYN-MMMhttps://github.com/facebookexperimental/Robyn贝叶斯信念网络贝叶斯网络python实战以泰坦尼克号数据集为例pgmpy库_leida_wt的博客-CSDN博客_贝叶斯网络应用实例3.2 无监督学习层次分析法数学建模--层次分析法代码Python实现_ddjhpxs的博客-CSDN博客_层次分析法python代码KPCApython实现KPCA降维_WANG_DDD的博客-CSDN博客4 神经网络CNN RNN GAN 略BiLSTM文本分类实战四—— Bi-LSTM模型 - 微笑sun - 博客园DINCTR深度学习模型之 DIN(Deep Interest Network) 的理解与例子_VariableX的博客-CSDN博客5 强化学习建立自己的gym环境并调用_lxs3213196的博客-CSDN博客6 时间序列SARIMAprophet面板数据7 评估模型混淆矩阵层次分析法数学建模--层次分析法代码Python实现_ddjhpxs的博客-CSDN博客_层次分析法python代码KPCApython实现KPCA降维_WANG_DDD的博客-CSDN博客ROBYN-MMMhttps://github.com/facebookexperimental/RobynKDE核密度估计Kernel Density Estimation(KDE) – 数据常青藤灰度预测8 参数搜索Nevergrad调参用_Blossom Flight的博客-CSDN博客9 数据生成随机游走用随机游动生成时间序列的合成数据_数据派THU-CSDN博客MCMC马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)在python中的实战案例应用_-派神-的博客-CSDN博客10 AutoMLAutogluon代码_Blossom Flight的博客-CSDN博客Autosklearn【linux】AutoKeras【配置不了】11 画图plt画图最有用的25个 Matplotlib图含Python代码模板-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)import matplotlib.pyplot as plt # 避免中文乱码 plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False #用来正常显示负号 # 设置画布大小 plt.figsize(figsize(7, 5)) # 设置标题 plt.title(hello world!) # 设置网格线 plt.grid(True) # 设置坐标轴标签 plt.xlabel(x) plt.ylabel(y) # 设置坐标轴适应数据 plt.axis(tight) # 设置图例 plt.legend((line1,line2),[1st,2nd]) # 颜色blue 线宽:1.5虚线 plt.plot(y, b, lw1.5,linestyle--) # 数据点标红虚线 plt.plot(y, ro) # y坐标轴逆序 plt.gca().invert_yaxis() # 画散点图 plt.scatter(x, y, marker*) #设置坐标轴范围 plt.xlim((-5, 5)) plt.ylim((-2, 2)) # 绘制 plt.show()matplotlib在一张画布上画多个图plt.subplot(),plt.subplots()比较好看的子图我的Matplotlib绘图模板 · Zodiac Wang# 现在画的是一行两列中的第一个 plt.subplot(1,2,1) 画一个3d图并且有两个轴的尺度为log scale from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # 输入数据 data { tol: [1.00E-09, 1.00E-08, 2.50E-05, 5.00E-05, 7.50E-05, 0.0001, 0.001, 0.01, 5], mean_loss: [94.96326704, 94.96506666, 95.00390966, 95.00590338, 95.01798116, 95.01963727, 94.99324471, 95.39852246, 95.58903045], time: [11710.02623, 3669.577245, 210.9115348, 134.5718384, 81.52694511, 83.95328236, 40.44198251, 13.13918161, 20.30696917] } df pd.DataFrame(data) df[tol] np.log10(df[tol]) df[time] np.log10(df[time]) # 创建一个新的图片对象 fig plt.figure() # 创建3D plot ax fig.add_subplot(111, projection3d) # 在3D plot中创建一个散点图 ax.scatter(df[time], df[mean_loss], df[tol]) ax.set_xlabel(Time) ax.set_ylabel(Mean Loss) ax.set_zlabel(Tolerance) plt.show()matplotlib画图坐标轴log对数刻度以及十进制显示配色colorfrom sklearn.metrics import roc_curve, auc # Compute ROC curve and ROC area for each class fpr,tpr,threshold roc_curve(y_test, y_score) ###计算真正率和假正率 roc_auc auc(fpr,tpr) ###计算auc的值 plt.figure() lw 2 plt.figure(figsize(10,10)) plt.plot(fpr, tpr, colordarkorange, lwlw, labelROC curve (area %0.2f) % roc_auc) ###假正率为横坐标真正率为纵坐标做曲线 plt.plot([0, 1], [0, 1], colornavy, lwlw, linestyle--) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel(False Positive Rate) plt.ylabel(True Positive Rate) plt.title(Receiver operating characteristic example) plt.legend(loclower right) plt.show()关于可视化神经网络中间层的详细说明_python__reported的博客-CSDN博客_神经网络中间层# 矢量图 plt.savefig(SVR_all.eps,dpi1200,formateps)plotly画图当使用plotly.figure_factory.create_distplot时通常用于创建直方图和核密度估计图的组合可以展示数据的分布情况。import numpy as np import plotly.graph_objs as go import plotly.figure_factory as ff m np.random.normal(loc0.08, scale0.0008, size5000) hist_data [m, m0.001] group_labels [m1, m2] colors [#333F44, #37AA9C] # Create distplot fig go.FigureWidget(ff.create_distplot(hist_data, group_labels, show_histFalse, colorscolors)) fig.layout.update(titleDensity curve, ) fig在线BI科学美化画图https://donghaoren.org/charticulator/index.html12 爬虫from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from datetime import datetime import time import random # 2.选择让谷歌模拟的设备 mobileEmulation {deviceName: iPad} # 3.将设备加入到浏览器 # 实例化谷歌浏览器加载项 options webdriver.ChromeOptions() options.add_experimental_option(mobileEmulation, mobileEmulation) driver webdriver.Chrome(optionsoptions) actions ActionChains(driver) driver.get(https://cn.investing.com/currencies/us-dollar-index) #美元指数期货 count0 #防止反爬 500次爬取就刷新1次 print(起始时间为) print(datetime.now()) while(1): if(count2000): key driver.find_element(By.XPATH, //*[idlast_last]) time.sleep(random.randint(25, 50) / 1000) print(key.text) countcount1 print(count) print(datetime.now()) else: driver.refresh() count0FOMCfrom selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from datetime import datetime options webdriver.ChromeOptions() driver webdriver.Chrome(optionsoptions) def temp_create(j): if(len(str(j))1): temp0str(j) else: tempstr(j) return temp i 2009 j 1 k 1 T [] while(i2012): while(j12): while(k31): htmlstr(i)temp_create(j)temp_create(k)a#换a或者b html_text https://www.federalreserve.gov/newsevents/pressreleases/monetary html .htm print(html_text) driver.get(html_text) test driver.find_element(By.XPATH, //*[idpage-title]/h2) if (test.text Page not found): print(%s当天没有%html) kk1 continue else: T.append(html_text) print(成功加入) kk1 k1 jj1 j1 ii1 print(T) print(len(T)) for i in T: time1 datetime.now() driver.get(i) c driver.find_element(By.XPATH, // *[ id article] / div[1] / h3) if c.text ! FOMC statement and c.text!Federal Reserve issues FOMC statement: print(不是FOMC statement 跳出本次爬取) continue else: print(这个链接就是FOMC statement %s%i) main_text driver.find_element(By.XPATH, //*[idarticle]/div[3]) title driver.find_element(By.XPATH, //*[idarticle]/div[1]) full_namei[56:73] .txt with open(full_name, w,encodingutf-8) as f: f.write(str(time1)[0:19] . str(time1)[20:23] . str(time1)[23:26]) f.write(\n) f.write(title.text) f.write(main_text.text) time2 datetime.now() f.write(\n) f.write(str(time2)[0:19] . str(time2)[20:23] . str(time2)[23:26] )13 小技巧根据应用程序领域选择一个阈值来最大化重要的度量(通常是精度或召回率)model.predict_proba(X_test) #使用概率我们可以测试不同的阈值的性能表现。 def probs_to_prediction(probs, threshold): pred[] for x in probs[:,1]: if xthreshold: pred.append(1) else: pred.append(0) return pred一键中文数据增强工具多线程方法#并行 from joblib import Parallel, delayed from tqdm import tqdm def warping_path(from_s, to_s, **kwargs): Compute warping path between two sequences. dist, paths warping_paths(from_s, to_s, **kwargs) path,var best_path(from_s, to_s,paths) loss dist*var return loss for i in tqdm(range(len(df_test))): s1 np.array(df_test.iloc[i,1:]).astype(float32) y df_test.iloc[i,0] for j in class_dataset:#类名 loss_temp Parallel(n_jobs4, backendloky)(delayed(warping_path)(s1, np.array(class_dataset[j].iloc[k,:]).astype(float32)) for k in range(len(class_dataset[j]))) class_min_loss[j] min(loss_temp) # 选出最小的 y_hat min(class_min_loss,keylambda x: class_min_loss[x]) result.append(str(y)y_hat)14 数据集50个最佳机器学习公共数据集附链接15 文本与变量变量的保存与取用# 对于变量gp_model进行本地保存及使用 # 保存 with open(gp_model.pkl, wb) as f: pickle.dump(est, f) # 读取 with open(gp_model.pkl, rb) as f: est pickle.load(f)pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式_pytorch pt和 pth文件区别-CSDN博客16 微分方程专题matlab生物代谢相关专用库SimBiologyode45在python上的实现https://codereview.stackexchange.com/questions/163499/ode45-solver-implementation-in-python微分方程基础实战入门案例几种经典病毒动力学模型【基于matlab的动力学模型学习笔记_3】_歪卜巴比的博客-CSDN博客_传播动力学 matlab建模scipy.integrate 与 python-control在python上的应用说明python解决控制问题系例之一解决微分方程-状态方程求解作图问题_solve_ivp_WeiqingAi的博客-CSDN博客python实例 scipy.integratehttps://pythonnumericalmethods.berkeley.edu/notebooks/chapter22.06-Python-ODE-Solvers.html基本微分方程的案例是可以通过强化学习实现求解的17 基础数理方法直接掉包import math #导入math库 print(math.gcd(a,b)) #利用函数求解最大公约数 print(a*b/math.gcd(a,b)) #利用上面的函数求解最小公倍数 # 求一组数的最小公倍数 import math s list(map(int,input().split())) def gbs(s): a,b s[0],s[1] a a // math.gcd(a, b) * b // math.gcd(a, b) * math.gcd(a, b) if len(s)2: for i in range(2,len(s)): b s[i] a a//math.gcd(a,b) * b//math.gcd(a,b) * math.gcd(a, b) return a print(gbs(s)) # 求一组数的最大公约数 import math def gcd_many(s): g 0 for i in range(len(s)): if i 0: g s[i] else: gmath.gcd(g,s[i]) return g s list(map(int,input().split())) print(gcd_many(s))18 VScode各种毛病改完一个py文件以后想调用需要重载才可以用最新的。直接import还是旧版本。import sys # 从根目录到文件的路径比如model/optimize_algorithm/nls.py就是 reload(sys.modules[model.optimize_algorithm.nls])19 自用代码简写案例 我想将字典中的字典数组拆成两块 比如我有 a {a:{q:np.array([1,2,3]),e:np.array([1,2,3])},b:{z:np.array([5,6,7]),c:np.array([5,6,9])}} 如何通过代码得到 a1 {a:{q:np.array([1,2]),e:np.array([1,2])},b:{z:np.array([5,6]),c:np.array([5,6])}} 和 a2 {a:{q:np.array([3]),e:np.array([3])},b:{z:np.array([7]),c:np.array([9])}} import numpy as np a {a:{q:np.array([1,2,3]),e:np.array([1,2,3])},b:{z:np.array([5,6,7]),c:np.array([5,6,9])}} a1 {k: {i: np.array(list(map(lambda x: x[:-1], a[k].values()))) for i in a[k]} for k in a} a2 {k: {i: np.array(list(map(lambda x: x[-1:], a[k].values()))) for i in a[k]} for k in a} print(a1: , a1) print(a2: , a2) param_limit ([1,2],[10,22]) a tuple(limit_l for limit_l,limit_u in param_limit) b tuple(limit_l for limit_l,limit_u in param_limit) 这段代码要怎么写得更简洁 param_limit ([1,2],[10,22]) a, b zip(*param_limit)