【Datawhale夏令营】任务一学习笔记

一：anaconda的环境配置

二：赛题任务解读

2.1 任务要求

2.2 数据集介绍

2.3 评估指标

三：机器学习之 LightGBM

一：anaconda的环境配置

下载Anaconda：访问Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/products/individual）下载适合你操作系统的Anaconda安装包。选择Python 3.x版本的安装包。
安装Anaconda：下载完成后，运行安装包，按照向导完成Anaconda的安装过程。在安装过程中，你可以选择将Anaconda安装到默认路径或自定义路径。
创建环境：安装完成后，打开Anaconda Navigator（或者在命令行中输入anaconda-navigator）或Anaconda Prompt，然后执行以下命令创建一个新的环境：
```
conda create --name myenv
```
其中，myenv是你所创建环境的名称，你可以根据需求修改它。
激活环境：创建环境后，需要激活该环境才能使用。在Anaconda Prompt中执行以下命令激活环境：
- 在Windows上：
```
conda activate myenv
```
- 在macOS和Linux上：
```
conda activate myenv
```
激活环境后，命令行的前缀会显示环境的名称（如(myenv) C:\User\Username>）。
安装软件包：在激活的环境下，你可以使用conda命令或者pip命令安装需要的软件包。例如，使用conda安装numpy：
```
conda install numpy
```
或者使用pip安装：
```
pip install numpy
```
根据你的需求，安装其他软件包。
使用环境：完成环境的配置后，你可以使用该环境运行你的Python程序。在激活环境的状态下，使用命令行执行Python程序或者使用集成开发环境（IDE）加载该环境。
关闭环境：当你完成使用环境时，可以关闭激活的环境。在命令行中执行以下命令关闭环境：
```
conda deactivate
```
这将会返回到默认的系统环境。

二：赛题任务解读

锂离子电池生产参数调控及生产温度预测挑战赛：赛事链接

2.1 任务要求

初赛任务：初赛提供了电炉17个温区的实际生产数据，分别是电炉上部17组加热棒设定温度T1-1 ~ T1-17，电炉下部17组加热棒设定温度T2-1~T2-17，底部17组进气口的设定进气流量V1-V17，选手需要根据提供的数据样本构建模型，预测电炉上下部空间17个测温点的测量温度值。

2.2 数据集介绍

初赛为参赛选手提供了5类数据：1）加热棒上部温度设定值、2）加热棒下部温度设定值、3）进气流量、4）上部空间测量温度、5）下部空间测量温度。出于数据安全保证的考虑，所有数据均为脱敏处理后的数据。训练集及测试集每行均含有5类数据。选手需要建立上部加热棒设定温度、下部加热棒设定温度、进气流量与上部空间测量温度、下部空间测量温度之间的模型。

2.3 评估指标

初赛考核办法采用测试集各行数据的加热棒上部温度设定值、加热棒下部温度设定值、进气流量3类数据作为输入，选手分别预测上部空间测量温度、下部空间测量温度。将选手预测的上部空间测量温度、下部空间测量温度与测试集数据的测量值进行比较。采用MAE平均绝对误差作为评价指标。

本次比赛为数据挖掘类型的比赛，聚焦于工业场景。本赛题实质上为回归任务，其中会涉及到时序预测相关的知识。

通过电炉空间温度推测产品内部温度，设计烧结过程的温度场和浓度场的最优控制律：

任务输入：电炉对应17个温区的实际生产数据，分别是电炉上部17组加热棒设定温度T1-1 ~ T1-17，电炉下部17组加热棒设定温度T2-1~T2-17，底部17组进气口的设定进气流量V1-V17；
任务输出：电炉对应17个温区上部空间和下部空间17个测温点的测量温度值。

值得注意的是预测目标为34个，所以需要我们进行34次模型训练和预测。

三：机器学习之 LightGBM

在处理这个问题时，我们主要考虑的是回归预测。一种常规的解决思路是运用机器学习技术，例如 LightGBM 或 XGBoost，或者借助深度学习方法进行实践。当我们选择自行搭建模型的路径时，我们将面临更为复杂的挑战，包括构建模型结构以及对数值数据进行标准化处理。

总的来说，我们需要经过以下步骤来解决本问题：

数据预处理
切分训练集与验证集
训练模型
生成最后的预测结果

在实施这些步骤的过程中，我们需要根据模型的性质和数据的特点灵活调整，确保每一步的实施都能最大化模型的预测准确性，从而有效解决这个回归预测问题。

以下是夏令营baseline讲解

更新lightGBM库&解压缩数据

!pip install -U lightgbm!unzip data/data227148/data.zip  //具体的路径

这两个命令需要在具有相应权限的命令行环境中执行，例如终端或命令提示符。如果使用的是其他开发环境，如Jupyter Notebook，则可以在相应的框/单元中执行这些命令。

导入库

# 导入所需要的库
import pandas as pd # 用于处理数据的工具
import lightgbm as lgb # 机器学习模型 LightGBM
from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 评分 MAE 的计算函数
from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分训练集与验证集工具
from tqdm import tqdm # 显示循环的进度条工具

数据准备

train_dataset = pd.read_csv("./data/train.csv") # 原始训练数据。
test_dataset = pd.read_csv("./data/test.csv") # 原始测试数据（用于提交）。submit = pd.DataFrame() # 定义提交的最终数据。
submit["序号"] = test_dataset["序号"] # 对齐测试数据的序号。MAE_scores = dict() # 定义评分项。

模型训练

pred_labels = list(train_dataset.columns[-34:]) # 需要预测的标签。
train_set, valid_set = train_test_split(train_dataset, test_size=0.2) # 拆分数据集。

训练参数

# 设定 LightGBM 训练参，查阅参数意义：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html
lgb_params = {'boosting_type': 'gbdt','objective': 'regression','metric': 'mae','min_child_weight': 5,'num_leaves': 2 ** 5,'lambda_l2': 10,'feature_fraction': 0.8,'bagging_fraction': 0.8,'bagging_freq': 4,'learning_rate': 0.05,'seed': 2023,'nthread' : 16,'verbose' : -1,}no_info = lgb.callback.log_evaluation(period=-1) # 禁用训练日志输出。

后续讲解仍在进行

baseline进行修改优化后并跑通，结果可观如下：