分类任务： 开发一个神经网络，预测一氧化碳 (CO) 浓度是否超过某一阈值（CO(GT) 值的平均值）。这项任务涉及二元分类，即您的模型学会将实例分为两类：高于或低于阈值。阈值。要确定阈值，您必须首先计算CO(GT) 的平均值，其中不包括未知数据（缺失值）。然后，使用该阈值来预测网络预测的值是高于还是低于该阈值。但是您的网络应该能够处理缺失值。
原始表部分数据截图
数据处理1. 根据原始表输出时间序列图，以日期为横坐标，value为纵坐标
可以看到当平均浓度=-200时，CO(GT), NMHC(GT), G6H5(GT)等多张图都表现为数值突增或突降，我们可以初步判断平均浓度=-200为异常值。接下来我们再生出数据分布图来进一步验证。
2. 数据分布图
我们可以进一步得出平均浓度=-200为异常值，同时我们还可以使用df.describe() 方法可以生成数据框架的描述性统计信息，从而帮助分析数据是否异常。
补充一下数据分布图的作用（来自伟大的G老师）：
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 生成示例数据np.random.seed(0)data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])# 直方图plt.figure(figsize=(10, 5))plt.hist(df['Value'], bins=30, edgecolor='k', alpha=0.7)plt.title('Histogram')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')plt.show()# 密度图plt.figure(figsize=(10, 5))sns.kdeplot(df['Value'], shade=True)plt.title('Density Plot')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Density')plt.show()# 箱线图plt.figure(figsize=(10, 5))sns.boxplot(df['Value'])plt.title('Box Plot')plt.xlabel('Value')plt.show()# 小提琴图plt.figure(figsize=(10, 5))sns.violinplot(df['Value'])plt.title('Violin Plot')plt.xlabel('Value')plt.show()3. 处理异常值
我们通过前面两步已经找到了异常值（气体浓度为-200），接下来我们进行处理，有几种常见的处理方法，比如直接删除，数据替换（使用中位数：中位数受异常值的影响较小，是一个稳健的统计量；插值：对于时间序列数据，可以使用前后相邻值的均值或插值法替换异常值），标记异常等。本文使用的是插值，原因如上对于时间序列数据，可以使用前后相邻值的均值或插值法替换异常值。看一下处理异常值后的时间序列图：
df_linear_interpolation = df[columns_to_plot].interpolate(method='linear', inplace=False)这里解释一下插值方法的选取： 首先本文选取的是线性插值的方法。如图可知，本次数据呈线性关系，并且缺失值附近有效值较多，因此采用线性的方式处理，简单效率高。那么如何分析选用哪种插值方法呢？
分析数据特性：数据是线性（linear）的还是非线性的（spline）？数据的变化趋势是平滑的还是有较大波动（nearest）？数据是时间序列数据吗（time）？尝试不同方法：可以尝试多种插值方法，并比较其结果。例如，使用 linear、spline、polynomial 等方法进行插值，并绘制插值前后的数据曲线。评估插值效果：检查插值后的数据是否符合预期：插值后的曲线看起来合理且平滑，且不会有明显的异常点或过拟合情况，说明插值结果符合预期。计算插值前后的误差（如均方误差，RMSE）来评估插值方法的效果。数据是否保持一致，如果是时间序列，检查插值后的时间点和值是否合理。
二分类任务1. 计算阈值：题目里设定阈值为CO(GT) 的平均值，将数据分类为平均值以上及平均值以下
threshold = df_linear_interpolation['CO(GT)'].mean()df_linear_interpolation['CO_Target'] = (df_linear_interpolation['CO(GT)'] > threshold).astype(int)2. 输出相关矩阵：用于表示数据集中各特征（变量）之间相关关系的矩阵
correlation_matrix = df_linear_interpolation[columns_to_plot].corr()为什么要分析相关性：
首先相关矩阵展示了数据集中每一对特征之间的相关性。这对于理解特征之间的线性关系非常有用。相关系数的值在-1到1之间：
1：表示完全正相关0：表示无相关性-1：表示完全负相关特征选择在进行特征选择时，相关矩阵可以帮助我们识别高度相关的特征。如果两个特征高度相关（相关系数接近1或-1），可能只需要保留一个特征，从而减少特征的冗余性。检测多重共线性多重共线性是指在多元回归模型中，一个特征可以被其他特征线性预测。高相关性的特征组合可能导致多重共线性问题，从而影响模型的稳定性和解释性。相关矩阵可以帮助识别这种问题。3. 数据预处理
分析数据相关性：在数据预处理阶段，了解特征之间的相关性有助于做出数据转换、标准化、归一化等决策。根据热图选取与CO(GT)表现相关性较高的气体，红色颜色越深相关性越高
对数据进行标准化处理标准化特征是机器学习和数据分析中常用的预处理步骤。 标准化的作用是将不同特征缩放到相同的尺度上，通常是均值为0，标准差为1。 我们可以看到上图为标准化之前，不同气体的数据差（比如2004-03-10，PT08.S1(CO)和C6H6（GT））还是很大的。而这种数据差异较大可能会造成模型更倾向于差异大的数据，导致训练结果准确度低，展开来讲就是以下几点：
模型收敛速度慢： 较大尺度的特征会主导梯度更新，导致在这些方向上步长过大，而在小尺度的特征方向上步长过小。这种不一致会使优化过程变得缓慢，模型需要更多的迭代才能收敛。优化问题：未标准化的数据可能会导致损失函数的形状不对称，形成一个拉长的椭圆形等高线图。这种情况下，梯度下降法需要在较多方向上进行调整，增加了优化难度。权重更新不平衡：神经网络的权重更新依赖于输入特征的值。如果特征的尺度差异较大，模型会倾向于更多地关注数值较大的特征，而忽视数值较小的特征，导致不平衡的权重更新和次优的模型性能。模型稳定性问题：数据的尺度差异会导致模型输出的激活值范围差异过大，特别是在深度神经网络中，这会导致梯度消失或梯度爆炸问题，从而影响模型训练的稳定性。特征贡献不平衡：当特征值差异较大时，特征的贡献会不均衡。较大数值的特征可能在模型中占据主导地位，而较小数值的特征则可能被忽视。 这会影响模型的整体表现，特别是当每个特征对预测结果都有重要贡献时。4. 划分数据集，训练模型
划分训练集、验证集、测试集：需要注意测试集只有在最后预测的时候才用，模型训练阶段只用训练集和验证集。
本文将训练集、验证集、测试集按照7:2:1的比例划分，这个比例是比较常见的并不是硬性要求。我们可以根据数据集的大小来调整，比如数据集较大的时候，适量增加训练集比例，提高模型学习能力；数据集较小的时候，适量增加验证集，更好的评估模型的性能。
可以看我们本次训练的表现还是不错的，训练集和验证集的准确度重合较高。且根据混淆矩阵计算所得的准确度和精确度都较高。
总结我从以下几点分析本次训练结果较好的原因：
对缺失或异常数据进行插值处理选择相关性较高的数据进行训练（根据相关性矩阵画热图）对数据进行标准化处理使得模型收敛更快减少大差异数据导致模型忽略小差异数据，使得消失或爆炸提高模型的泛化能力将数据集划分为训练集、验证集和测试集。验证集的作用：调优模型超参数：验证集用于调整和选择模型的超参数（例如学习率、正则化参数、树的深度等）。通过在验证集上评估模型，可以找到最优的超参数组合，从而提升模型的性能和泛化能力。如果没有验证集，直接使用测试集进行超参数调优，会导致测试集的信息泄露，无法真正评估模型的泛化性能。避免过拟合模型评估：在训练集上，通过验证集评估合适的训练周期（epoch），也是需要根据验证集的表现来反应训练损失：通常会随着 epoch 数量的增加而减少。验证损失：在一开始会随着 epoch 数量的增加而减少，但在过多的 epoch 后可能会开始增加，这表明模型开始过拟合。作者：还想再吃一口链接：https://juejin.cn/post/7382640456109146147
