darshanak20/Heating-Load-Prediction-Multi-Regression

# 使用机器学习进行能效预测 ## 📌 概述 本项目使用 UCI 能效数据集，通过多种回归技术预测**建筑物的热负荷**。 它展示了完整的机器学习 pipeline，包括数据分析、模型构建、评估以及使用 Streamlit 进行部署。 ## 🚀 功能 * 📊 探索性数据分析 (EDA) * 🔍 使用 VIF 进行多重共线性检测 * 🤖 多种回归模型： * Linear Regression * Ridge Regression * Lasso Regression * ElasticNet * Polynomial Regression * 📈 使用 R²、MAE、RMSE 进行模型比较 * 📌 特征重要性分析 * 🌐 交互式 Streamlit Web 应用 ## 🧠 核心洞察 * Polynomial Regression 取得了最佳性能 (**R² ≈ 0.99**) * 在几何特征中观察到多重共线性 * 正则化技术提高了模型的稳定性 * 特征交互对热负荷有显著影响 ## 📊 模型性能 | 模型 | R² 分数 | RMSE | | --------------------- | -------- | -------- | | Linear Regression | 0.91 | 3.02 | | Ridge Regression | 0.91 | 3.03 | | Lasso Regression | 0.90 | 3.15 | | ElasticNet | 0.89 | 3.29 | | Polynomial Regression | **0.99** | **0.80** | | Ridge + Polynomial | 0.95 | 2.18 | ## 🛠️ 技术栈 * Python * Pandas, NumPy * Scikit-learn * Matplotlib, Seaborn * Streamlit ## 📂 项目结构 ``` project/ │ ├── data.csv ├── notebook.ipynb ├── app.py ├── linear.pkl ├── ridge.pkl ├── lasso.pkl ├── elastic.pkl ├── poly.pkl ├── ridge_poly.pkl └── README.md ``` ## 📸 截图 ### 🔮 预测界面 显示用户输入以及使用所选模型预测的热负荷。  ### 📊 模型比较 比较不同回归模型的预测结果。  ### 📌 特征重要性 展示影响热负荷的最重要特征。  ## 🎯 工作原理 1. 用户输入建筑参数 2. 选定的 ML 模型处理输入 3. 实时生成预测结果 4. 可视化解释模型行为 ## 📈 包含的可视化内容 * 模型比较图表 * 特征重要性图 * 实际值与预测值散点图 * 误差分布分析 * 特征敏感度分析 ## 🧠 经验总结 * 理解偏差-方差权衡 * 处理多重共线性 * 特征工程的重要性 * 模型评估技术 * 使用 Streamlit 进行部署 ## 🚀 未来改进 * 添加更多真实世界的数据集 * 在线部署应用 (Streamlit Cloud) * 添加深度学习模型 * 改进 UI/UX 设计 ## 🙌 致谢 * UCI 机器学习仓库 ## 📬 联系方式 如果您有任何问题或建议，欢迎随时联系！ ⭐ 如果您喜欢这个项目，请给它点个 Star！

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