天池比赛：工业蒸汽量预测

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231693/introduction

偶然看到一句话：最重要的是提特征，特征决定上限，模型只是无限逼近上限。

版本记录：

1. result-11.6-v1.txt---------svr, KRR2, lgbm 0.115

2. result-11.11-v1.txt ---------svr, KRR2, lgbm, nn 0.115

3. result-11.11-v2.txt---------svr, KRR2, line, lasso ？

4. result-11.13-v4.txt--------- 0.1514

5. result-11.13-v3.txt---------0.85

代码如下：

1、2、3代码为：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.6.3f9274ff5jgjLC&postId=60069

4代码为：https://blog.csdn.net/Soft_Po/article/details/90291908

5代码为：https://blog.csdn.net/yili_sha11/article/details/99999795

0.115模型流程：

1. 导入训练集、测试集

2.去掉异常特征"V5", "V9", "V11", "V17", "V22", "V28"（测试集和训练集特征分布不同）

3.归一化之最小最大值标准化-MinMaxScaler，所有值归一化为0到1

4.V0、V1、V6、V7、V8取值变成exp(x)，V30取值变成log1p

5.数据集的标准化，scaled之后的数据零均值，单位方差

6.计算数据偏度（？？？）

7.特征选择。方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。

https://blog.csdn.net/weixin_39938915/article/details/83040594

8. 选择最佳的18个特征。特征选择之SelectKBest: 返回k个最佳特征。

9. 构建svr, line, lasso, ENet, KRR1, KRR2, lgbm, xgb, nn模型进行训练。

10.模型集成。

接下来思路：在上边代码的基础上按照1st提供的思路调整特征提取方式。

1. 原始svr, KRR2, line, lasso上的结果： 0.1280 (0.0224) 测试集上0.1172

2. svr, KRR2, line, lasso+去掉相关度小的特征结果：0.1280 (0.0224)

3. svr, KRR2, lgbm, nn+去掉相关度小的特征结果：0.1237 (0.0258)

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