工业蒸汽量预测实战：机器学习项目分享

在这个实战项目中，我们通过数据处理、特征工程、多种算法模型训练和模型融合等步骤，成功实现了工业蒸汽量的预测。其中，我们采用了xgboost、GBDT、随机森林、贝叶斯线性回归法、LightGBM、决策树回归算法和Lasso回归算法等多种算法，并通过交叉验证方法选择了最优模型。最终，我们融合多个模型得到了不错的预测效果，mse为0.1365。这篇文章将分享我们的实战经验和技巧，希望对你的机器学习实践有所帮助。