前言
上回說到，通過Python幫助小姐姐解決論文問題，在結尾我也說過，論文并沒有想象的那么簡單，下面就是本人最近整理的扎心語錄。
- 爬蟲可以獲取數據，但有的時候你連數據都不知道在哪。
- 數據亂成稀巴爛，我還笑著把它算。
- 建模出錯的概率，還真是沒讓我失望過。
總結來說：論文虐我千百遍，我帶論文如初戀。
R2為負數，接近崩潰
今天要說的坑，就是建模的坑。前文說過，我自己的專業學的不是很扎實（最近在惡補），導致很多問題，當我全部解決的時候，拿到了處理后的數據，我以為展現我的Python技術的時候到了。
萬萬沒想到，我使用回歸算法（包括KNN，集成算法，SVM），結果都驚人的類似，精度R2全部為負數。
一首涼涼送給我，第一次碰到R2為負數~我還是太年輕啊，書上的都是挑的案例還真是好。
找原因
出現問題，當然只能去找問題了。在網上查了一下，總結如下：
- 數據間沒規律
- 數據量太小
- 特征太少
看到第一條，我都要嚇尿了，排除第一條，開始做處理啦~
處理
數據量少的問題，我當時也是找有想到，后面只能重新處理二調數據（就是林業上的數據），講數據擴充了10倍。
建模看看，發現為0.2左右，有進步，不錯，繼續。
然后對類別數據進行了啞變量處理，還組合了一些特征。
現在穩定平均在0.5左右。
當然，模型是有超參數的，這里參數調整還在繼續~
現在在0.8左右。
總結
對于其他坑，多出于專業本身，我會在畢業后，全部分享給大家。
