题目起原：年研讨生数学建模逐鹿B题
小编第一次做研讨生的逐鹿题目。我的团体感觉，首当其冲的是，对于题的描写良多。每一个题的页数都有好几页。
说下对于B题(汽油辛烷值建模)的推敲。就B题的难易水平来讲，这个题太简明了。不管从数据量，依旧解题思绪，与另外题比拟，该题显得有些巍峨。对于一个数据解析题来讲，数据量惟独条。这个数据量切实是有些四面受敌。对于解题思绪，该题的解题思绪简明常例，简明着手。对于参赛的同砚来讲，这是一个好音讯。下列是小编在做B题时的思绪可能领悟，重要针对推断辛烷值损失。
1.数据预管教在做推断前，数据预管教是不成或缺的。本题明了指出，经过对附件3(模范编号号和号样根源始数据)预管教，来替换附件1中的响应模范编号的数据。另外，题目给出了预管教的办法。原来，咱们也许不去从新加工这两个模范编号的数据，觉得它们是反常值，直接节略便可。这并不会影清脆期的推断的。个模范，少两个又能奈何。
到这边，咱们不能觉得数据预管教就完结了。尚有个模范的数据须要去除反常值的。对应这些反常值，小编不发起用均值可能另外替换，直接节略便可。小编对判定残剩的个模范中的反常值的准则及操纵下列：
（1）超出给定规模的值，直接节略其所熟行；
（2）依据均值
准则差，节略该规模除外的值所熟行。
2.特性抉择对应特性抉择，也许用基于统计的办法(如：皮尔森系数、F值等)可能基于模子的办法(如：决议树、随机丛林等)。须要注意的是，不成以用主成份解析(PCA)来做。起源是第四问请求优化操纵变量，假若咱们用了PCA，那末咱们就无奈了解所选出的特性名字了，如许的话，题目四就不好回答了。
小编用的是F值来做的，python的sklearn中有这个办法，中心代码下列：
#用F值抉择30个特性fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_regressionselector=SelectKBest(f_regression,k=30)selector.fit_transform(train_X,train_y)
图1特性抉择
3.辛烷值损失推断对应推断模子，小编哄骗的是决议树，推断功效是梦想的。对应回归题目，评估模子的目标有通常哄骗这两个：均方过错(MSE)和决意系数
。与MSE比拟，
更能评估模子的好坏，它越凑近1，推断模子越好。
小编在做辛烷值损失推断时，最后是把辛烷值损失值做为标签的。如许做的终归是模子的
为负值。显然推断模子是极差的。后来，小编把产物的辛烷值做为标签再推断。此时，
也许到达0.8，这讲明推断模子是咱们想要的。推断的终归如图2所示。
图2产物辛烷值推断
对于回归推断的终归解析，除了给出模子的和MSE外，咱们还须要给出有推断值和可靠值构成的点能否散布在y=x直线临近(图2上)和推断值与可靠值的过错图(图2中)。对于图2(下)，不过本题须要的。由于咱们没有直接推断辛烷值损失值，而是经过质料辛烷值减去产物辛烷值获得的，因而咱们须要经过图2(下)来判定下直接获得辛烷值损失值的功效能否合适咱们的预期。从这三幅图来看，进一步考证了咱们的模子是特出的。
这边我想说，对于图2上，必要要画成散点，不要画出直线图。折现图即貌寝，又不直觉，还不专科。
这期体例就说这么多，下期在分享小编的阅历~
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