赛题A是一道算不上“大数据”的数据题目（维度＜10数据量只有9000条），背景性较强。
下面放上题目：
赛题A-背景及数据介绍部分
赛题A-任务要求部分
由以上题目分析可以看出，虽然背景介绍给的很长，但是题意只有一个，就是“提前预测设备生产中的故障风险”，故该数据题可定位为预测类题目。
根据具体任务的分析可以将五个任务概括为：
1.数据预处理+特征提取
2.建立二分类模型并评价
3.拓展成多分类模型并评价
4.预测补全给出的数据
5.探究各类型与特征间的关系
下面针对五个任务一一进行思路分析：
完整的思路代码见：2022 年中国高校大数据挑战赛-赛题 A 工业机械设备故障预测-解题思路分享
题目背景分析
在实际预测机械设备故障时,传统故障预测方法由于方法相对简单、且较少保存数据,导致最终故障预测准确率过低,针对这一问题,目前可以检索到多种基于深度学习、机器学习等多算法融合的机械设备故障预测方法。由此，题目给的数据量不多，其实是符合实际情况的，这也需要我们注意在选择分类模型时，要慎用那些依赖于大量数据的模型。
1.数据预处理＋特征提取
数据预处理中重要的一环就是缺失值的处理，但是经查询，数据集中不存在空缺值。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('train data.xlsx')
print(np.any(df.isnull()))注意到题目给出：“其中质量等级分为高、中、低（H\M\L）三个等 级。”故需要把此字符串转化成数字便于后续的训练。
df=df.drop(labels=['机器编号','统一规范代码','具体故障类别'],axis=1)#删除不需要的列
df.replace('L',1.0,inplace=True)
df.replace('M',2.0,inplace=True)
df.replace('H',3.0,inplace=True)
print(df)
输出结果
接着我们需要对数据进行初步的查看分析，采用散点图进行可视化即可（这里对两个T值分析示例）。
from matplotlib import pyplot as plt
# 输入变量数据(参数)
n=df.index
x=df['厂房室温（K）']
y=df['机器工作温度（K）']
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 使用scatter绘制散点图,和之前绘制折线图一样只用将plot更改成scatter
plt.scatter(n,x, label='厂房室温（K）')
plt.scatter(n,y, label='机器工作温度（K）')
# 添加描述信息
plt.xlabel('机器')
plt.ylabel('温度')
plt.title('温度散点图')
#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 添加图例
plt.legend(loc='upper left') # 要在绘制图像那一步添加标签
# 展示图形
plt.show()得到图像：
温度散点图
根据图像结果，我们可以发现两种温度都在一定范围内波动，但是存在少量离群值（可视作异常值），有些算法对异常值很敏感，如逻辑回归算法。如果不处理，用该算法拟合出来的模型的效果、精确度会很低。有些算法对异常值不敏感，可以不处理异常值。由于目前常用到的3种算法（线性回归、逻辑回归、随机森林），所以还是需要处理异常值，不妨采用箱线图对其进行剔除。
特征提取部分则可以采用方差过滤的方法，把方差（即波动程度小）的特征剔除。
2.建立二分类模型并评价
常用的二分类模型有支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、Xgboost等模型，本文采用支持向量机（部分代码如下）。
data = np.loadtxt("train data.csv",dtype=float,delimiter=',',skiprows=1)
#svm训练
from sklearn import svm评价体系：有很多指标可以衡量机器学习模型的效果，不同的任务使用的评价指标也不尽相同。本文对二分类任务的评价指标加以总结。全文系作者原创，仅供学习参考使用，转载授权请私信联系，否则将视为侵权行为。码字不易，感谢支持。
在二分类问题中，数据的标签通常用（0/1）来表示，在模型训练完成后进行测试时，会对测试集的每个样本计算一个介于0~1之间的概率，表征模型认为该样本为阳性的概率，我们可以选定一个阈值，将模型计算出的概率进行二值化，比如选定阈值=0.5，那么当模型输出的值大于等于0.5时，我们就认为模型将该样本预测为阳性，也就是标签为1，反之亦然。选定的阈值不同，模型预测的结果也会相应地改变。二元分类模型的单个样本预测有四种结果：
- 真阳性（TP）：判断为阳性，实际也是阳性。
- 伪阳性（FP）：判断为阳性，实际却是阴性。
- 真阴性（TN）：判断为阴性，实际也是阴性。
- 伪阴性（FN）：判断为阴性，实际却是阳性。
这四种结果可以画成2 × 2的混淆矩阵：
有了混淆矩阵，就可以定义各种指标了。
- TPR（真阳性率） = TP / (TP + FN)
- FPR（假阳性率） = FP / (FP + TN)
- Accuracy（准确率）= (TP + TN) / (TP+TN+FP+FN)
- Precision（精确率）= TP / (TP + FP)
- Recall（召回率）= TP / (TP + FN)
- F1值 = 2TP / (2TP+FP+FN)
- PPV（positive predictive value）= TP / (TP + FP)
- sensitivity（敏感性）= TP / (TP + FN)
- specificity（特异性）= TN / (TN + FP)
3.拓展成多分类模型并评价
多分类模型可以采用MLP模型，这里我们依旧使用的是 sklearn 中的库，模型如下：
使用的库
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）， 除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的 MLP 只含一个隐层，即三层的结构.
多层感知器 (multilayer Perceptron，MLP) 是指可以是感知器的人工神经元组成的多个层次。MPL 的层次结构是一个有向无环图。通常，每一层都全连接到下一层，某一层上的每个人工神经元的输出成 为下一层若干人工神经元的输入。MLP 至少有三层人工神经元。
输入层 (input layer) 由简单的输入人工神经元构成。每个输入神经元至少连接一个隐藏层 (hidden layer) 的人工神经元。隐藏层表示潜在的变量；层的输入和输出都不会出现在训练集中。隐藏层后面连接的是输出层 (output layer)。
隐藏层中的人工神经元，也称单元 (units) 通常用非线性激励函数，如双曲正切函数 (hyperbolic tangent function) 和逻辑函数 (logistic function). 我们的目标是找到成本函数最小化的权重值。通常，MLP 的成本函数是残差平方和的均值.
五种类型故障预测正确率
4.预测补全给出的数据
直接套入模型即可。
5.探究各类型与特征间的关系
绘制热力图、求皮尔逊相关系数、进行显著性相关分析。
#__________________________________________求出各故障对应的指标均值等统计量进行对比量化分析
各指标均值
