当前位置： 首页 > news >正文 自己做网站要学什么软件免费自己制作网站教程 news 2025/10/29 1:08:32 自己做网站要学什么软件,免费自己制作网站教程,网站空间租用多少钱,以网站名为后缀的邮箱怎么做AI分子预测夏令营学习笔记 一、直播概览 主持人介绍 姓名#xff1a;徐翼萌角色#xff1a;DataWhale助教活动目的#xff1a;分享机器学习赛事经验#xff0c;提升参赛者在分子预测领域的能力 嘉宾介绍 姓名#xff1a;余老师背景#xff1a;Data成员#xff0c;腾…AI分子预测夏令营学习笔记 一、直播概览 主持人介绍 姓名徐翼萌角色DataWhale助教活动目的分享机器学习赛事经验提升参赛者在分子预测领域的能力 嘉宾介绍 姓名余老师背景Data成员腾讯广告算法大赛冠军著有《机器学习算法竞赛实战》 二、技术分享要点 数据预处理 数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复数据。缺失值可以通过均值、中位数填充或使用预测模型预测缺失值。异常值可以通过箱型图等方法识别并处理。数据标准化对数据进行标准化或归一化处理以消除不同量纲的影响。探索性数据分析EDA使用统计图表来分析数据分布、中心趋势和分散程度。 特征工程 特征提取从原始数据中提取有助于模型理解的特征例如从化学结构中提取分子描述符。特征选择使用过滤法、包装法或嵌入法选择最有信息量的特征。特征转换 连续特征可能需要进行对数转换或Box-Cox转换来稳定方差。类别特征使用独热编码转换为虚拟变量注意处理“一位有效”问题。 模型选择与训练 模型比较评估不同模型的性能包括但不限于决策树、随机森林、梯度提升机、支持向量机等。超参数调优使用交叉验证和自动化调参技术如Hyperopt或Optuna来找到最优的超参数组合。模型正则化使用L1或L2正则化防止模型过拟合。 预测与评估 性能指标 准确率、召回率和F1分数评估模型在不同类别上的表现。ROC曲线和AUC评估模型在不同阈值下的性能。混淆矩阵直观展示模型预测与实际标签之间的关系。误差分析分析模型预测错误的案例找出潜在原因。 模型融合 Bagging通过自助采样和模型平均来减少方差。Boosting通过关注被之前模型错误分类的样本来减少偏差。Stacking结合多个模型的预测结果进行最终预测。 附加学习内容 TF-IDF深入理解TF-IDF的计算原理如何影响文本特征的处理。高级文本处理学习词嵌入Word Embedding和主题建模如LDA等高级文本分析技术。CatBoost特性探索CatBoost如何处理缺失值和类别特征以及其在处理大数据集时的优势。 交叉验证方法 K-Fold将数据集平均分成K份轮流使用其中一份作为验证集。Stratified K-Fold在K-Fold的基础上保持每个折叠中各类别的比例相同。Time Series Cross-Validation特别适用于时间序列数据保持数据的时间顺序。 处理类别不平衡 重采样通过过采样少数类或欠采样多数类来平衡类别。合成样本生成使用SMOTE等技术生成新的合成样本。阈值调整根据类别分布调整分类阈值。 实用技巧 特征重要性评估使用特征重要性图来识别关键特征。模型解释性使用SHAP、LIME等工具来解释模型预测。代码优化编写清晰、高效的代码使用向量化操作代替循环。 实践建议 代码版本控制使用Git等工具管理代码版本。实验跟踪使用MLflow或TensorBoard记录实验过程和结果。结果可视化使用Matplotlib、Seaborn等库创建直观的图表来展示结果 三、QA环节要点 讨论生成数据的局限性和对现有数据的有效利用。指导如何查询比赛成绩和排名根据反馈优化模型。 四、结束语与感悟 主持人徐翼萌对余老师的分享表示感谢强调了学习活动的价值。个人感悟通过学习对机器学习在分子预测领域的应用有了更深入的理解。 五、后续行动计划 独立完成代码实践加深对理论知识的理解。参与DataWhale的后续活动获得更多实践经验。持续跟踪最新的机器学习技术和研究进展。 六、备注 记录直播中遇到的理解难点计划通过查阅资料或参与讨论来解决。收集直播中提及的资源链接如相关论文、工具库和学习材料。 文章转载自： http://www.morning.mwmxs.cn.gov.cn.mwmxs.cn http://www.morning.gyfhk.cn.gov.cn.gyfhk.cn http://www.morning.bnylg.cn.gov.cn.bnylg.cn http://www.morning.bbgn.cn.gov.cn.bbgn.cn http://www.morning.ptqds.cn.gov.cn.ptqds.cn 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