2024.12.5

机器学习大作业

大作业报告

课程名称  机器学习B                 成绩            

班级                姓名               学号            

名称：混凝土承重等级预测

一、任务背景

在土木工程中，混凝土是构筑建筑物最基本的材料。混凝土可承受的强度与其寿命、制造所使用的材料、测试时的温度等因素息息相关。混凝土的制造过程十分复杂，涉及水泥、熔炉产出的煤渣和灰烬、水、强度塑化剂、粗聚合剂、细聚合剂等多种化工原料。我们用一个压力达2000kN的液压测试机采集混凝土承重能力的指标，对混凝土方块或圆柱体进行压力测试。这个测试是破坏性的，并且可能会持续很长时间，因此如果我们能够脱离实际测试，直接使用制作原料对其承重能力进行预测，则将具备非常高的商业价值。图1 显示了一次承重能力测试。在本次研究中，我们希望能够建立出一个以混凝土制作配方为输入数据，能够预测其承重能力的模型。

图 1  承重能力测试

二、任务数据

为了通过混凝土配方预测其成品的承重强度，我们向数据集中采集了大量的样本数据。每个样本都包含8个特征值作为输入数据，其输出值就是指标承重强度。

本数据集包含了如下指标（按照数据集中特征值的顺序进行排列），其中输入指标包括以下内容。

（1）Cement 单位：kg /m3。

（2）Blast Furnace Slag 单位：kg /m3。

（3）Fly Ash 单位：kg /m3。

（4）Water 单位：kg /m3。

（5）Superplasticizer 单位：kg /m3。

（6）Coarse Aggregate 单位：kg /m3。

（7）Fine Aggregate 单位：kg /m3。

（8）Age 单位：kg /m3。

输出指标包括Concrete compressive strength 单位：MPa。

每个样本有8个混凝土原料配方作为输入特征值（前8 列）及1个目标值（最后一列，承重强度）

三、任描述务

1.根据样本的承重强度对样本标签进行离散化处理，将连续承重强度转换为离散承重等级，然后实现分类任务。输出指标离散化需要考虑两方面因素：一是调研文献，分析各等级混凝土承重强度；二是不同的承重等级数目情况下，模型的预测效果，对比选出预测结果最好的离散化方式。(20分)

2.导入数据集，返回当前数据的统计信息并进行阐述说明，以前6行为例进行结果展示。(10分)

3. 对混凝土数据集进行可视化处理，生成各特征之间关系的矩阵图。(10分)

4. 数据预处理，并将原始数据集划分为训练集和测试集，选用合适的机器学习算法对混凝土数据集进行拟合。(20分)

5. 采用交叉验证，估计超参数，分析超参数对预测结果的影响。(20分)

6. 预测结果分析及可视化，绘制混淆矩阵，分析不同承重等级混凝土的查全率和查准率。(20分)

四、结果及分析

简明结果
精度			查准率		查全率		F1值
详细方案和结果分析
解决方案		【包括预测分析的设计思路的具体实现过程或实现步骤】
结果展示		【包括每个任务点结果的展示】 1.    根据样本的承重强度对样本标签进行离散化处理，将连续承重强度转换为离散承重等级。至少给出3种输出指标离散化的方案，并阐述理由。在后续任务中分别进行模型训练，并在结果展示4、5和结果分析中，从精度，查准率，查全率，FI值等多个角度进行分析，最终选出预测结果最好的离散化方式。     2.    返回前六条数据结果（结果截图，并标明图1. 数据展示），并对数据集中的概要信息进行描述。     3.    数据可视化结果（标明图2. 数据可视化）     4.    混淆矩阵展示（标明图3. 分类混淆矩阵）     5.    精度，查准率，查全率，FI值的结果截图（标明图4. 分类结果）
结果分析		【包括预测结果分析（包括对超参影响、精度、查准率、查全率、F1值的分析）、可能存在的问题、可提升的改进思路等】