Advertisement

天池地铁流量预测竞赛总结与代码（Rank 82）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
在本次天池地铁流量预测竞赛中，通过分析历史数据和应用机器学习模型，取得了第82名的成绩。本文将分享比赛经验、策略及详细代码实现。 关于天池地铁流量预测比赛的总结如下：本次参赛过程中积累了很多经验，并且通过优化模型参数和特征工程提高了预测精度。代码在比赛中排名82位，展示了较为良好的效果。希望通过这次比赛能够进一步提升数据科学技能并为未来类似项目奠定基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 天池地铁流量预测竞赛总结与代码（Rank 82）
    优质
    在本次天池地铁流量预测竞赛中，通过分析历史数据和应用机器学习模型，取得了第82名的成绩。本文将分享比赛经验、策略及详细代码实现。 关于天池地铁流量预测比赛的总结如下：本次参赛过程中积累了很多经验，并且通过优化模型参数和特征工程提高了预测精度。代码在比赛中排名82位，展示了较为良好的效果。希望通过这次比赛能够进一步提升数据科学技能并为未来类似项目奠定基础。
     
  • 天池全球城市计算AI挑战赛-地铁人流量预测（Subway Traffic Forecast）A榜222319
    优质
    在“天池全球城市计算AI挑战赛”的地铁人流量预测比赛中，参赛者通过分析大量数据，运用机器学习技术，在A榜单上取得了优异的成绩。其中编号222319的队伍展现了卓越的数据处理能力和创新算法，为智慧城市的建设提供了有力支持。 subway_traffic_forecast-tianchi萌新开源项目欢迎各位大佬指导。该项目是天池全球城市计算AI挑战赛-地铁人流量预测的一部分，在A榜上排名第22/2319，代码为A榜使用的版本。如果觉得有帮助，请在右上角点击star支持一下。 感谢队友buger、taoberica和selina雪的贡献，也特别感谢鱼佬提供的baseline。部分代码借鉴了鱼佬开源的内容，在这次比赛中虽然未能进入决赛，但淘汰赛阶段的代码不在此公开分享。 目前项目中还有一些未验证的想法供有兴趣的大佬们尝试： a. 将数据的时间间隔从十分钟改为五分钟，以增加数据量。 b. 移除shift后前三天的数据，因为这引入了大量零值。 c. 除了使用最近三天shift后的策略外，还可以试试采用最近两天的shift数据加上上一周相对应日期week的数据进行预测。 d. 最初尝试过lightgbm模型，效果略逊于xgboost。可以考虑将两者结合使用blending技术以提升性能。 希望以上信息对大家有所帮助！
     
  • 天池工业AI竞赛-智能制造质量预测赛题解析与心得汇总.zip
    优质
    本资料包汇集了天池工业AI竞赛中关于智能制造质量预测赛题的详细解析及参赛者的心得体会，旨在为对制造业AI应用感兴趣的开发者提供宝贵的学习资源。 天池工业AI大赛中的智能制造质量预测比赛思路总结。
     
  • 『天池竞赛』O2O优惠券使用预测方法总结-附资源链接
    优质
    本文详细介绍了在天池竞赛中关于O2O优惠券使用预测的方法和模型，并提供了相关的资源链接。适合数据科学家和技术爱好者学习参考。 天池竞赛O2O优惠券使用预测思路总结-附件资源
     
  • 智能制造质量预测-天池大数据竞赛.zip
    优质
    本数据竞赛聚焦于智能制造领域，旨在通过分析生产过程中的大量数据来预测产品质量，挑战者需运用先进的数据分析与机器学习技术，以提升制造业的质量控制水平。参赛作品包括代码、模型及分析报告等。 天池大数据比赛中的智能制造质量预测项目旨在通过数据分析来提高制造业的质量预测能力。参赛者需要利用提供的数据集开发模型，以更准确地预测制造过程中的质量问题，并提出相应的解决方案。
     
  • 天池竞赛——工业蒸汽量预测.ipynb（MSE: 0.1188）排名300+
    优质
    本作品为参加天池竞赛的项目，专注于通过机器学习算法预测工业蒸汽量，最终取得了MSE为0.1188的好成绩，在众多参赛队伍中排名前5%。 在天池竞赛的工业蒸汽量预测任务中，我编写了详细的代码。虽然目前我的模型表现无法与顶尖选手相比（他们的MSE较低），但我正在不断努力改进和完善。我在项目中使用了四个不同的模型进行单独分析，并对每个模型进行了参数调优。之后还尝试了模型融合以及进一步的优化调整，以期获得最终的最佳结果。
     
  • 阿里云天池竞赛-工业蒸汽量预测数据.zip
    优质
    本数据集为阿里云天池竞赛中用于工业蒸汽量预测的数据包，包含了历史蒸汽使用记录、环境参数等多维度信息，旨在通过数据分析模型来提升制造业能源使用的效率和准确性。 阿里云天池比赛是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台，提供丰富的实践机会及挑战项目。“工业蒸汽量预测”是其中一项旨在通过数据分析技术来预测生产过程中蒸汽消耗的赛事，对于优化能源管理、提升工作效率以及减少运营成本有着重要意义。 参加此类竞赛时需掌握以下核心知识： 1. 数据预处理：比赛数据往往包含大量缺失值、异常点和噪音，需要进行清洗。常用的方法包括使用均值、中位数或众数填充空缺值；运用Z-score或IQR等方法识别并处理离群值；以及采用归一化或标准化技术调整数值范围。 2. 特征工程：理解与提取有效特征对模型表现至关重要，可能涉及时间序列分析（如滑动窗口、自回归）、统计特性（如平均数、方差、相关性）和领域知识的应用等步骤。 3. 机器学习模型选择：依据问题类型挑选合适的预测算法。例如，在处理时间序列数据时可以考虑ARIMA、LSTM或Prophet；另外，也可以使用线性回归、决策树回归及随机森林等常规方法或者集成技术来提升性能。 4. 模型训练与调优：利用交叉验证（如k折）评估模型效果，并通过调整超参数优化结果。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 5. 结果提交：按照比赛规则将预测输出以指定格式上传至天池平台，通常需关注精度指标如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)。 6. 集体智慧：在竞赛过程中与社区互动交流经验非常重要。天池平台上设有论坛和讨论区供参与者提问并分享见解以解决遇到的问题。 通过参与此类赛事，不仅能提高数据处理及机器学习技能，还能了解工业生产中的实际问题，并有机会接触行业专家，为未来职业发展奠定坚实基础。不断实践和完善技术将使你在数据科学领域取得更大成就。
     
  • 天池天猫重复购买预测竞赛资料.zip
    优质
    这份竞赛资料包含了关于“天池天猫重复购买预测”比赛的相关信息和数据集，适用于研究用户行为分析与预测模型建立。 天池平台上有一个关于天猫重复购买预测的比赛。
     
  • 阿里天池和Datawhale联合举办的二手车价格预测竞赛优胜方案代码总结.zip
    优质
    本资料汇集了由阿里天池与Datawhale共同主办的二手车价格预测竞赛中获胜团队的代码及模型策略，为机器学习爱好者提供实战参考。 阿里天池与Datawhale联合举办了一场二手车价格预测比赛，本段落总结了优胜奖方案的代码并将其整理成《优胜奖方案代码总结.zip》文件。
     
  • 代码_天池竞赛 语义分割
    优质
    本项目参与了阿里云天池竞赛中的语义分割任务，旨在通过深度学习技术对图像进行精准分割，实现特定目标的自动识别与分类。 天池竞赛中的语义分割任务要求参赛者对图像进行精确的像素级分类，将不同类型的对象或区域区分开来。比赛中使用的数据集通常包含大量标注好的训练样本，以便选手能够训练出高效准确的模型。参与者需要利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），并结合最新的语义分割算法，以提高模型性能和精确度。 比赛过程中，参赛者会经历多个阶段：从初始模型设计到反复迭代优化；通过交叉验证来评估不同方法的效果，并最终提交最佳结果。此外，在整个竞赛期间还可以与其他选手交流经验和技术心得，共同进步。