机器学*：01篇- 5分钟带你快速跑通Baseline！！！（持续更新ing)

Task 01 : 跑通Baseline模型

本博客主要结合DataWhale文章以及个人学*到的知识，深入研究电力预测方向的Baseline模型如何进行构建，以及使用Baseline模型在机器学*中的重要性。

电力预测的Baseline模型

1. 引言

通常我们又称BaseLine模型为分类模型，往往入门都是用它来实现一个分类任务。但这些模型不仅仅出现在分类任务中，而是整个CV领域的基石。在后面接触到的检测、分割、关键点回归等任务，都离不开一个关键的步骤——特征提取；这个关键步骤都是基于特征提取后的特征图进行后续的操作，BaseLine模型在这些任务中都是必不可少的，并且选取不同的模型，对整个任务的性能也有很大影响（当然不排除自己设计模型进行特征提取）

2. 电力预测的重要性

电力预测是能源行业的关键组成部分。通过准确预测电力需求，能源公司可以更有效地规划和管理能源生产和分配。这种精确预测有助于避免能源浪费和过剩，从而降低能源生产的成本，并减少对环境的不良影响。因此，机器学*模型通过分析历史数据和实时数据，可以生成基于数据的决策支持，帮助能源公司和政府制定更精准和可持续的能源政策。除此之外，我其实还同时在进行LLM的研究，电力这个问题让我联想到我们组里的一位老师属于电气方向，他提出一个问题就是其实LLM也在研究如何和电力领域进行结合，由于电力方面的数据一般都是离线的，这要求对LLM进行本地部署来进行研究。

3. 什么是Baseline模型？

Baseline模型是一种基础的预测模型，通常用作比较其他更复杂模型性能的参考点。尽管它们通常比较简单，但在许多情况下，它们可以提供相当准确的预测。而且在我们进行机器学*模型训练之前，一般都要先进行Baseline模型的部署，之后再进行optimize等等的时候，如果发现模型的performance还不如baseline模型，那就说明当前训练模型的方法肯定是有问题的，相当于反向优化了，此时就要去考虑是optimize的问题还是模型选择的问题等等。

4. Baseline模型在电力预测中的应用

这里我们使用的Baseline模型是使用过去11-20天的平均电力需求来预测未来的需求，尽管这种方法忽略了可能影响电力需求的许多因素，但它提供了一个快速且易于实现的解决方案。因此这种Baseline模型也是实际操作过程中经常采用的一种Baseline模型。

5. 如何构建一个Baseline模型？

构建Baseline模型的步骤包括数据收集、数据预处理、模型训练和模型评估。这里的每一步其实代码都有给出，只是比较简单而已，只是单纯的读入数据，计算一下mse，跟测试集做了一个合并，然后就就没有然后了，楽～

6. 结论

刚刚接触机器学*时，先初步跑通一个Baseline模型，并深入理解Baseline模型是什么，为什么要使用Baseline模型等问题，不仅仅有助于我们感觉机器学*其实*在咫尺，减少畏难情绪，把机器学*这一抽象的概念可视化到眼前，虽然没有涉及底层的原理，但是对于入门使用上还是很有帮助的～ （不管怎么说，我还是觉得挺好玩儿的（doge))