数据题思路(国赛)
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建模总思路 + 子任务 + 难点
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方法合理性 = 模型过检验 + 结果可解释
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敏感性分析
步骤
数据预处理(必须!!!)
难点与方案
| 数据丑 | 解决方案 |
|---|---|
| 样本量小 | 数据增强(通过变换和平移样本，获得更多数据) |
| 缺失值多 | 1. 若缺失值的样本很少，删除含有缺失值的样本 2. 删除缺失值很多的特征 3. 插值(用机器学习(KNN, SVM)补差) |
| 定类变量 | SVM, KNN 分析聚类 |
| 样本量非常小 | 正向化 |
要点
| 补全 > 剔除 | |
|---|---|
| $2/3$页作为预处理 |
指标的选择!!!(非常重要)
| Category | Concept |
|---|---|
| 平均值 | |
| 稳定性 | 用方差、标准差衡量 |
| 连续性 | 用ACF(自相关函数)描述，并可视化 |
| 频率 | 根据具体题目而言 |
| 比例 | 根据具体题目而言 |
| 必须要详细 |
模型的选择
慎重选择的模型
可用的模型列举
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回归
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拟合
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基于TOPSIS的熵权法(典型的无监督学习)
结果
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预测精度要说明
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一定要检验!
解释模型
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数学公式解释
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并指出具体的指标
写作(美赛应该很不一样)
Abstract
In General
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摘要总体结构 = 总述*1 + 子任务 *n + 优势*1
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总述 = 总目的/总流程(本文解决的核心问题是…)
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每段子任务 = 子目的 + 方法 + 数字结果(如果有) + **难点解决 + 评论}
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一句话总结 + 优势
In Detail
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第一次出现的术语要写全称
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重点加粗, 不要太多
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不重复使用词汇
Ways of Description
| 图 | 算法 | 表格 | 参考文献 | 公式 | 附件 |
|---|---|---|---|---|---|
| 引用时要指出引用图片 | 通过伪代码或自然语言描述!! | 统一风格 | 5-15个之间 | 重要公式要加编号 | 指出是题目所给附件 |
| 不要连续给多个图 | 描述完算法后，再指出使用附录中的代码 | 在表格上方编号 | 公式符号不使用英文单词，容易引起歧义 | ||
| 一定要解释图像 | 算法的介绍和解释一定不能泛，要具体 | 用三线表 |
- 图表一定要具体引用
其他
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非技术性报告要图文并茂
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建模过程中可能出现分段拟合的情况，分段进行建模
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确定模型后，要将模型的定义和方法再结合题意复述一遍
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模型假设时可以考虑的两个角度：一是对数据的可靠性，二是对其他影响因素忽略不计
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数据预处理时用到的理论也要进行说明
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列表简化数据的表述
赛前准备
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看往年题，分析思路
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分析优秀论文
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增强检索能力，学会搜索专利
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图、表、方程的引用问题 (序号会变)
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RNN代码