当前位置: 首页 > news >正文

2024亚太杯中文赛B题全保姆教程

B题 洪水灾害的数据分析与预测

问题  1. 请分析附件 train.csv 中的数据,分析并可视化上述 20 个指标中,哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联?哪些指标与洪水发生的相关性不大?并 分析可能的原因,然后针对洪水的提前预防,提出你们合理的建议和措施。


简单版:斯皮尔曼相关系数
1. 计算斯皮尔曼相关系数
a. 计算各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数和 P 值。
b. 将结果以表格形式展示,包括相关系数和 P 值。
2. 可视化
a. 使用条形图或点图展示各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数。
b. 在图中标出显著性水平(如 P 值<0.05)。
进阶版:OLS线性回归
1. 建立OLS线性回归模型
a. 使用 statsmodels 库,建立以洪水发生为因变量,各指标为自变量的 OLS 线性回归模型。
b. 提取回归系数、标准误差、P 值等结果。
2. 分析结果
a. 根据标准系数和 P 值,判断哪些指标对洪水发生有显著影响。
b. 绘制回归系数的条形图,标出显著性水平。
高阶版:机器学习回归模型
1. 构建机器学习模型
a. 选择适当的回归模型,如随机森林回归(Random Forest Regressor)、梯度提升回归(Gradient Boosting Regressor)等。
b. 使用训练集进行模型训练,使用交叉验证评估模型性能。
2. 特征重要度
a. 提取特征重要度,使用条形图展示各指标的重要度。
b. 结合模型的解释力,分析哪些指标对洪水发生预测贡献最大。
超阶版:可解释机器学习模型
1. SHAP模型
a. 使用 SHAP 库,计算特征对模型预测的贡献。
b. 绘制 SHAP 值图,包括 Summary Plot 和 Dependence Plot,深入分析各特征对洪水发生的影响。
2. 分析结果
a. 根据 SHAP 分析结果,提供每个特征对预测结果的详细解释。
b. 将 SHAP 分析与前述的特征重要度结果进行对比,验证一致性。

问题  2. 将附件 train.csv 中 洪水发生的概率聚类成不同类别,分析具有高、 中、低风险的洪水事件的指标特征。然后,选取合适的指标,计算不同指标的权重,建立发生洪水不同风险的预警评价模型,最后进行模型的灵敏度分析。


● 选择适合的聚类算法对洪水发生的概率进行聚类。常用的方法包括K-means和层次聚类,通过这些算法可以将数据分为高、中、低风险三类。聚类效果的验证可使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标,确保分类的合理性和准确性。
● 构建预警评价模型时,首先根据特征重要度分析的结果选取关键指标,并使用决策树模型的特征重要度计算每个指标的权重。然后,通过训练决策树模型,并使用网格搜索或随机搜索进行超参数优化,最终建立具有良好泛化能力的预警模型。
● 通过分析不同超参数对模型性能的影响,以及逐一修改指标值观察模型输出的变化,可以评估各个指标对预警模型的敏感度。此外,对模型进行鲁棒性测试,确保其在不同数据集下的稳定性和可靠性。

问题  3. 基于问题 1 中指标分析的结果,请建立洪水发生概率的预测模型, 从 20 个指标中选取合适指标,预测洪水发生的概率,并验证你们预测模型的准 确性。如果仅用 5 个关键指标,如何调整改进你们的洪水发生概率的预测模型?


在基于问题1的指标分析结果后,我们首先需要从20个指标中选择合适的指标来预测洪水发生的概率。通过数据预处理、特征选择等步骤,我们可以筛选出最相关的特征,避免多重共线性问题。接着,构建多个预测模型如逻辑回归、支持向量机、随机森林等,利用R2、mape方法评估模型性能,最终选出最佳模型。
在仅用5个关键指标进行模型调整和改进时,我们需要从前面的特征选择结果中挑选出最重要的5个指标。然后,重新训练模型,并通过特征工程和模型集成方法(如堆叠和集成学习)提升模型的预测能力。进一步进行超参数调优,确保模型在使用少量特征的情况下依然具备较高的预测准确性和鲁棒性。

问题  4. 基于问题 2 中建立的洪水发生概率的预测模型,预测附件 test.csv 中 所有事件发生洪水的概率,并将预测结果填入附件 submit.csv 中。然后绘制这 74 多万件发生洪水的概率的直方图和折线图,分析此结果的分布是否服从正态分布。


这个直接基于问题3第一小问的模型进行预测,然后分析预测结果是否服从正态分布,可以通过绘制正态性检验直方图或者Kolmogorov–Smirnov检验

完整思路讲解视频请大家先看B站:不知名数学家小P

2024亚太杯中文赛B题超详细思路及手把手教程建模+数据+结果_哔哩哔哩_bilibili​www.bilibili.com/video/BV1rm421g7RG/?spm_id_from=333.999.0.0​编辑

相关文章:

2024亚太杯中文赛B题全保姆教程

B题 洪水灾害的数据分析与预测 问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据&#xff0c;分析并可视化上述 20 个指标中&#xff0c;哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联&#xff1f;哪些指标与洪水发生的相关性不大&#xff1f;并 分析可能的原因&#xff0c;然后针对洪水的提前预…...

穿越光影,共赏中华瑰宝——皮影戏文化交流盛会

2024年7月3日&#xff0c;皮影不离团队的成员非常荣幸能与外国语学院的同学以及留学生一同探索中国古老而迷人的艺术形式——皮影戏。皮影戏&#xff0c;源自中国民间&#xff0c;距今已有数千年的历史&#xff0c;它不仅是光与影的魔术&#xff0c;更是文化传承的活化石。 在这…...

SQL常用经典语句大全

SQL经典语句大全 一、基础 1、说明&#xff1a;创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明&#xff1a;删除数据库 drop database dbname 3、说明&#xff1a;备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ‘disk’, ‘testBack’, ‘c:…...

黑马点评DAY5|商户查询缓存

商户查询缓存 缓存的定义 缓存就是数据交换的缓冲区&#xff08;Cache&#xff09;&#xff0c;是存储数据的临时地方&#xff0c;一般读写性能较高。 比如计算机的CPU计算速度非常快&#xff0c;但是需要先从内存中读取数据再放入CPU的寄存器中进行运算&#xff0c;这样会限…...

Owl 中的 Props 概述

在动态的 Web 开发环境中&#xff0c;创建模块化和可重用组件对于构建可扩展应用程序至关重要。将这种方法提升到新水平的一个框架是 Owl&#xff0c;其中“props”&#xff08;属性的缩写&#xff09;的概念在协调父组件和子组件之间的通信中起着关键作用。在 Owl 框架中&…...

【大数据综合试验区1008】揭秘企业数字化转型:大数据试验区政策数据集大公开!

今天给大家分享的是国内顶级期刊中国工业经济2023年发布的最新期刊《政策赋能、数字生态与企业数字化转型——基于国家大数据综合试验区的准自然实验》文章中所使用到的数据集——国家大数据综合试验区政策数据集以及工具变量数据&#xff0c;该文章基于2009-2019年中国上市企业…...

在 WebGPU 与 Vulkan 之间做出正确的选择(Making the Right Choice between WebGPU vs Vulkan)

在 WebGPU 与 Vulkan 之间做出正确的选择&#xff08;Making the Right Choice between WebGPU vs Vulkan&#xff09; WebGPU 和 Vulkan 之间的主要区别WebGPU 是什么&#xff1f;它适合谁使用&#xff1f;Vulkan 是什么&#xff1f;它适合谁使用&#xff1f;WebGPU 和 Vulkan…...

亚马逊云服务器的价格真的那么贵吗?一年要花多少钱?

亚马逊Web服务&#xff08;AWS&#xff09;作为全球领先的云计算平台&#xff0c;其定价策略常常引起用户的关注。很多人可能会问&#xff1a;"AWS真的那么贵吗&#xff1f;"实际上&#xff0c;这个问题的答案并不是简单的"是"或"否"&#xff0c…...

Python学习篇:Python基础知识(三)

目录 1 Python保留字 2 注释 3 行与缩进 ​编辑4 多行语句 5 输入和输出 6 变量 7 数据类型 8 类型转换 9 表达式 10 运算符 1 Python保留字 Python保留字&#xff08;也称为关键字&#xff09;是Python编程语言中预定义的、具有特殊含义的标识符。这些保留字不能用作…...

C++字体库开发之字体回退三

代码片段 class FontCoverage { public: using SP std::shared_ptr<FontCoverage>; virtual ~FontCoverage() default; virtual void set(int index, FontTypes::CoverageLevel level) 0; virtual FontTypes::Coverag…...

python vtk lod 设置

在Python中使用VTK库设置Level of Detail (LOD)可以通过vtkLODProp3D类来实现。这个类允许你为一个模型指定不同级别的细节表示&#xff0c;从而在渲染时根据模型与摄像机的距离自动切换到更适合的表示。 以下是一个简单的例子&#xff0c;展示如何使用vtkLODProp3D来设置LOD&…...

Rhino 犀牛三维建模工具下载安装,Rhino 适用于机械设计广泛领域

Rhinoceros&#xff0c;这款软件小巧而强大&#xff0c;无论是机械设计、科学工业还是三维动画等多元化领域&#xff0c;它都能展现出其惊人的建模能力。 Rhinoceros所包含的NURBS建模功能&#xff0c;堪称业界翘楚。NURBS&#xff0c;即非均匀有理B样条&#xff0c;是计算机图…...

Unleashing Text-to-Image Diffusion Models for Visual Perception

mmcv的环境不好满足&#xff0c;不建议复现...

[2024]docker-compose实战 (1)前言

前言 本文用来记录使用docker-compose来实战搭建一个多项目的测试环境. 环境中包含nodejs, php, html, redis, MongoDB, mysql. 在本次部署流程中, 尽量保证原镜像的"干净简洁", 尽量不会往镜像中加入各种软件和插件, 所有的配置尽可能的在宿主机映射进去. 项目…...

并发编程面试题3

一、CountDownLatch,Semaphore的高频问题: 1.1 CountDownLatch是啥?有啥用?底层咋实现的? CountDownLatch 本质上是一个计数器,用于协调多个线程之间的同步。主要应用场景是在多线程并行处理业务时,需要等待其他线程处理完再进行后续操作,例如合并结果或响应用户请求…...

Movable antenna 早期研究

原英文论文名字Historical Review of Fluid Antenna and Movable Antenna 最近&#xff0c;无线通信研究界对“流体天线”和“可移动天线”两种新兴天线技术的发展引起了极大的关注&#xff0c;这两种技术因其前所未有的灵活性和可重构性而极大地提高了无线应用中的系统性能。…...

Polkadot 安全机制揭秘:保障多链生态的互操作性与安全性

作者&#xff1a;Filippo Franchini&#xff0c;Web3 Foundation 原文&#xff1a;https://x.com/filippoweb3/status/1806318265536242146 编译&#xff1a;OneBlock Polkadot 是一个创新的多链区块链平台&#xff0c;旨在实现不同区块链之间的互操作性和共享安全性。本文将详…...

python将多个文件夹里面的文件拷贝到一个文件夹中

网上可以搜到很多方式&#xff0c;有的好使&#xff0c;有的不好使&#xff0c;亲测如下脚本可用&#xff0c;并可达到我想要的效果&#xff0c;只将多个文件夹里的文件拷贝到一个文件夹中&#xff0c;不拷贝文件夹本身&#xff0c;如果需要文件夹也拷贝打开注释行即可 import…...

docker私有仓库harbor部署

docker私有仓库harbor部署 概述 Docker 官方镜像源被中国大陆政府封锁&#xff0c;导致无法在中国大陆的计算机上直接使用 Docker 拉取镜像&#xff0c;导致使用者一下子手足无措了&#xff0c;的确一开始会有很大的影响&#xff0c;为了应对这种影响我们可以自己构建私有仓库&…...

如何在Java中实现函数式编程

如何在Java中实现函数式编程 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 在Java中&#xff0c;函数式编程是一种编程范式&#xff0c;它将计算视为数学函数…...

SciencePlots——绘制论文中的图片

文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了&#xff1a;一行…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止

<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet&#xff1a; https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级

在互联网的快速发展中&#xff0c;高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司&#xff0c;近期做出了一个重大技术决策&#xff1a;弃用长期使用的 Nginx&#xff0c;转而采用其内部开发…...

elementUI点击浏览table所选行数据查看文档

项目场景&#xff1a; table按照要求特定的数据变成按钮可以点击 解决方案&#xff1a; <el-table-columnprop"mlname"label"名称"align"center"width"180"><template slot-scope"scope"><el-buttonv-if&qu…...

VisualXML全新升级 | 新增数据库编辑功能

VisualXML是一个功能强大的网络总线设计工具&#xff0c;专注于简化汽车电子系统中复杂的网络数据设计操作。它支持多种主流总线网络格式的数据编辑&#xff08;如DBC、LDF、ARXML、HEX等&#xff09;&#xff0c;并能够基于Excel表格的方式生成和转换多种数据库文件。由此&…...

快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解

随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...

《信号与系统》第 6 章 信号与系统的时域和频域特性

目录 6.0 引言 6.1 傅里叶变换的模和相位表示 6.2 线性时不变系统频率响应的模和相位表示 6.2.1 线性与非线性相位 6.2.2 群时延 6.2.3 对数模和相位图 6.3 理想频率选择性滤波器的时域特性 6.4 非理想滤波器的时域和频域特性讨论 6.5 一阶与二阶连续时间系统 6.5.1 …...