【源码】基于Python的工业蒸汽数据预处理与建模系统

项目简介

本项目围绕工业蒸汽相关数据集，开展一系列数据预处理和特征工程操作，为后续机器学习模型的训练和预测奠定基础，包含数据读取、分布查看、特征选择、归一化、PCA降维、模型验证、参数调优等核心步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与查看：使用pandas库读取CSV格式的训练和测试数据，并查看数据头部信息与描述性统计。
2. 数据分布查看：绘制直方图和QQ图，掌握训练数据各特征的分布情况。
3. 特征选择：基于相关性分析，选取与目标变量高度相关的特征，去除低相关或不相关特征。
4. 数据预处理：对筛选后的特征进行归一化处理，并用PCA进行降维。
5. 模型验证与参数调优：使用线性回归和XGBoost模型验证，通过网格搜索优化XGBoost模型参数。
6. K折交叉验证：对XGBoost模型进行K折交叉验证，评估其稳定性和泛化能力。
7. Box - Cox变换：利用Box - Cox变换使数据更接近正态分布。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境及相关库，如pandas、numpy、sklearn等。
2. 运行代码：直接运行data_process.py文件，进行数据预处理和特征工程工作。
3. 结果查看：代码执行完毕后，会生成处理后的数据和特征工程报告，包含特征选择结果、归一化数据、PCA降维结果等。

注意：因代码涉及路径和特定数据处理，可能需根据实际情况调整数据路径和参数设置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】