一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法

技术领域

本发明属于高维度数据预测领域，具体为一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法。

背景技术

集成学习，本质上是一种将多个学习器组合起来以提高模型性能的方法，通过集成学习，我们可以将多个简单的机器学习模型合并成一个更强大的系统，以应对复杂的现实问题，大数据预测具有更多的数据维度，更快的数据频度和更广的数据宽度。

但是处理高维类别数据的最常用方法就是聚类，核心思想就是将1到N的映射问题降维到1到K的映射问题上来(k＜＜NkllNk＜＜N)，操作起来十分的麻烦，需要花费大量的计算时间，而且在计算过程当中容易出现计算错误，会影响到高维度数据预测的值，容易出现计算误差，降低了高维度数据预测方法的实用性。

发明内容：

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法，解决了背景技术中提到的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种技术方案：

一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法，包括以下步骤：

S1：数据收集和准备：收集与预测目标相关的大量数据，并进行数据清洗、去重、缺失值填补、异常值检测和处理等；

S2：特征工程：对数据进行特征提取和转换，以提取有用的特征，并减少数据的维度；

S3：数据划分：将数据划分为训练集和测试集，通常按照一定比例进行划分；

S4：模型选择与建立：选择适当的预测模型，如线性回归、决策树、神经网络等，并使用训练集对模型进行训练，得到预测模型；

S5：模型验证：使用测试集对模型进行验证，评估模型的预测性能和泛化能力；

S6：模型优化：根据验证结果对模型进行优化，例如调整模型参数、使用正则化等，使用优化后的模型对新数据进行预测，并进行结果分析和解释。

作为优选，所述根据S1中的数据清洗需要对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略，

作为优选，所述根据S2中的数据进行特征提取和转换的步骤如下：

S21：数据预处理：在进行特征提取之前，我们需要对原始数据进行预处理，从原始数据中选择最具有代表性的特征子集的过程，以通过过滤、包装或嵌入等方法进行；

S22：特征提取：特征提取是从原始数据中提取具有代表性的特征的过程，通过统计特征、频域特征、时域特征、空间域特征等方法进行；

S23：特征降维：通过线性变换将原始特征投影到新的特征空间，以最大化类间距离和最小化类内距离。

作为优选，所述根据S3中数据划分，将前80％的数据作为训练集，后20％的数据作为测试集。

作为优选，所述根据S4当中的确定预测模型的步骤如下：

S41：确定问题：建立预测分析模型应该有明确的目标，该模型旨在识别组织的问题；

S42：选择和准备用于建模的数据：数据选择需要对业务目标有一个很好的理解，以便进行目标建模；

S43：随机数据采样：选择、操作和分析数据点的子集，以识别数据集中的模式和趋势，实施数据治理模型有助于组织确保用于分析的数据的质量和一致性；

S44：进行预测：对预测结果再次征询专家意见，以检验预测结果并进一步检验预测模型。

作为优选，所述根据S5当中的评估模型的预测性能的步骤如下；

S51：随机划分：每一轮交叉验证都将原始数据集随机划分为训练集和测试集；

S52：评估性能：训练集用于训练监督学习算法，测试集用于评估其性能；

S53：验证误差：更复此过程几次，并将均交叉验证误差周作性能指标。

作为优选，所述根据S52中训练监督学习算法采用树形结构，用层层推理来实现最终的分类。

作为优选，所述根据S6当中保持足够的技术和业务元数据，以确保特定的预测分析应用程序得到正确的数据。

本发明的有益效果是：通过线性变换，可以描述矩阵、向量和标量等的变化过程，也可以将向量之间的关系表示为线性关系，从而更加方便地进行分析，使用高维度数据预测方法更加的方便，不需要使用大量的计算，使得集成学习技术具有广泛的应用和重要的理论价值。

附图说明：

为了易于说明，本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。

图1是本发明工作状态示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法，包括。

一种基于集成学习技术的高维度数据预测方法，包括以下步骤：

S1：数据收集和准备：收集与预测目标相关的大量数据，并进行数据清洗、去重、缺失值填补、异常值检测和处理等；

S2：特征工程：对数据进行特征提取和转换，以提取有用的特征，并减少数据的维度；

S3：数据划分：将数据划分为训练集和测试集，通常按照一定比例进行划分；

S4：模型选择与建立：选择适当的预测模型，如线性回归、决策树、神经网络等，并使用训练集对模型进行训练，得到预测模型；

S5：模型验证：使用测试集对模型进行验证，评估模型的预测性能和泛化能力；

S6：模型优化：根据验证结果对模型进行优化，例如调整模型参数、使用正则化等，使用优化后的模型对新数据进行预测，并进行结果分析和解释。

进一步的，所述根据S1中的数据清洗需要对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略，

进一步的，所述根据S2中的数据进行特征提取和转换的步骤如下：

S21：数据预处理：在进行特征提取之前，我们需要对原始数据进行预处理，从原始数据中选择最具有代表性的特征子集的过程，以通过过滤、包装或嵌入等方法进行；

S22：特征提取：特征提取是从原始数据中提取具有代表性的特征的过程，通过统计特征、频域特征、时域特征、空间域特征等方法进行；

S23：特征降维：通过线性变换将原始特征投影到新的特征空间，以最大化类间距离和最小化类内距离。

进一步的，所述根据S3中数据划分，将前80％的数据作为训练集，后20％的数据作为测试集。

进一步的，所述根据S4当中的确定预测模型的步骤如下：

S41：确定问题：建立预测分析模型应该有明确的目标，该模型旨在识别组织的问题；

S42：选择和准备用于建模的数据：数据选择需要对业务目标有一个很好的理解，以便进行目标建模；

S43：随机数据采样：选择、操作和分析数据点的子集，以识别数据集中的模式和趋势，实施数据治理模型有助于组织确保用于分析的数据的质量和一致性；

S44：进行预测：对预测结果再次征询专家意见，以检验预测结果并进一步检验预测模型。

进一步的，所述根据S5当中的评估模型的预测性能的步骤如下；

S51：随机划分：每一轮交叉验证都将原始数据集随机划分为训练集和测试集；

S52：评估性能：训练集用于训练监督学习算法，测试集用于评估其性能；

S53：验证误差：更复此过程几次，并将均交叉验证误差周作性能指标。

进一步的，所述根据S52中训练监督学习算法采用树形结构，用层层推理来实现最终的分类。

进一步的，所述根据S6当中保持足够的技术和业务元数据，以确保特定的预测分析应用程序得到正确的数据。

具体的，在开始数据收集和整理之前，需要明确研究目的和问题，以便收集相关数据，制定数据收集计划，包括数据的来源、收集方式、样本容量、数据收集时间等，根据数据收集计划，采用适当的方法，如问卷调查、观察、访谈等，收集数据，使用数据分析工具或手动分析脚本来分析数据，定义如何映射、连接、聚合、修改或过滤每个字段以生成最终输出，在Excel的“数据”菜单栏，有“创建组”的选项。可以根据需要将数据按照“行”或“列”的方式，划分为不同的数据组。

根据问题的特性和数据的特点，选择合适的建模方法或算法，并进行模型建立，常用的算法有线性回归、决策树、支持向量机等，对建模数据进行验证，一个正交变换+伸缩变换+另一个正交变换，以最大化类间距离和最小化类内距离，是为了确保数据分析、处理过程的准确性，确保选取的样本数据具有代表性，能够符合建模的要求，从所有可能方案，中选择最合理的方案以达到最优目标，要确定优化问题的目标函数和决策变量所在的可行域。

在检测误差时，首先需要确定所研究的数据集中存在哪些类型的误差，根据所研究数据集中存在的误差类型，选择合适的检验方法，在进行误差检验之前，需要设定显著性水平，收集所需数据，并根据所选取的检验方法计算相应的统计量，最后，需要解释所得到的结果，并说明其意义和影响。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。