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news 2025/9/18 3:07:13

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B题 洪水灾害的数据分析与预测

问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据，分析并可视化上述 20 个指标中，哪些指标与洪水的发生有着密切的关联？哪些指标与洪水发生的相关性不大？并分析可能的原因，然后针对洪水的提前预防，提出你们合理的建议和措施。

简单版：斯皮尔曼相关系数
1. 计算斯皮尔曼相关系数：
a. 计算各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数和 P 值。
b. 将结果以表格形式展示，包括相关系数和 P 值。
2. 可视化：
a. 使用条形图或点图展示各指标与洪水发生的斯皮尔曼相关系数。
b. 在图中标出显著性水平（如 P 值<0.05）。
进阶版：OLS线性回归
1. 建立OLS线性回归模型：
a. 使用 statsmodels 库，建立以洪水发生为因变量，各指标为自变量的 OLS 线性回归模型。
b. 提取回归系数、标准误差、P 值等结果。
2. 分析结果：
a. 根据标准系数和 P 值，判断哪些指标对洪水发生有显著影响。
b. 绘制回归系数的条形图，标出显著性水平。
高阶版：机器学习回归模型
1. 构建机器学习模型：
a. 选择适当的回归模型，如随机森林回归（Random Forest Regressor）、梯度提升回归（Gradient Boosting Regressor）等。
b. 使用训练集进行模型训练，使用交叉验证评估模型性能。
2. 特征重要度：
a. 提取特征重要度，使用条形图展示各指标的重要度。
b. 结合模型的解释力，分析哪些指标对洪水发生预测贡献最大。
超阶版：可解释机器学习模型
1. SHAP模型：
a. 使用 SHAP 库，计算特征对模型预测的贡献。
b. 绘制 SHAP 值图，包括 Summary Plot 和 Dependence Plot，深入分析各特征对洪水发生的影响。
2. 分析结果：
a. 根据 SHAP 分析结果，提供每个特征对预测结果的详细解释。
b. 将 SHAP 分析与前述的特征重要度结果进行对比，验证一致性。

问题 2. 将附件 train.csv 中 洪水发生的概率聚类成不同类别，分析具有高、中、低风险的洪水事件的指标特征。然后，选取合适的指标，计算不同指标的权重，建立发生洪水不同风险的预警评价模型，最后进行模型的灵敏度分析。

● 选择适合的聚类算法对洪水发生的概率进行聚类。常用的方法包括K-means和层次聚类，通过这些算法可以将数据分为高、中、低风险三类。聚类效果的验证可使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标，确保分类的合理性和准确性。
● 构建预警评价模型时，首先根据特征重要度分析的结果选取关键指标，并使用决策树模型的特征重要度计算每个指标的权重。然后，通过训练决策树模型，并使用网格搜索或随机搜索进行超参数优化，最终建立具有良好泛化能力的预警模型。
● 通过分析不同超参数对模型性能的影响，以及逐一修改指标值观察模型输出的变化，可以评估各个指标对预警模型的敏感度。此外，对模型进行鲁棒性测试，确保其在不同数据集下的稳定性和可靠性。

问题 3. 基于问题 1 中指标分析的结果，请建立洪水发生概率的预测模型，从 20 个指标中选取合适指标，预测洪水发生的概率，并验证你们预测模型的准确性。如果仅用 5 个关键指标，如何调整改进你们的洪水发生概率的预测模型？

在基于问题1的指标分析结果后，我们首先需要从20个指标中选择合适的指标来预测洪水发生的概率。通过数据预处理、特征选择等步骤，我们可以筛选出最相关的特征，避免多重共线性问题。接着，构建多个预测模型如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，利用R2、mape方法评估模型性能，最终选出最佳模型。
在仅用5个关键指标进行模型调整和改进时，我们需要从前面的特征选择结果中挑选出最重要的5个指标。然后，重新训练模型，并通过特征工程和模型集成方法（如堆叠和集成学习）提升模型的预测能力。进一步进行超参数调优，确保模型在使用少量特征的情况下依然具备较高的预测准确性和鲁棒性。