机器学习回归算法

Posted 2021-04-03 石油云

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回归分析是通过建立自变量的线性或非线性回归方程，来预测因变量的变化。在油气领域可用于产能智能预测、孔隙度与渗透率预测、钻速智能预测等场景。

本模块提供了常用的回归算法，用于预测连续型数据标签（比如地层压力的预测与钻速的预测问题），并绘制数据曲线回归拟合结果。

 

操作步骤如下：

（1）数据准备：

导入的数据要求为CSV格式（Excel文件另存为CSV逗号分隔），其中最后一列数据为因变量（标签），其他数据列为自变量，也允许通过手动输入的方式进行数据添加。导入数据格式如图1所示：

图1 导入数据格式

（2）训练样本导入

在训练样本处，点击“导入数据”，导入CSV格式的训练样本文件。导入前如图2所示：

图2 训练样本导入前界面

训练样本数据导入后界面如图3所示：

图3 训练样本导入后界面

训练样本导入后可以看到成功导入数据的行数，点击“+”可以查看，如图4所示：

图4 导入数据界面查看

（3）测试样本导入

在测试样本处，点击“导入数据”，导入CSV格式的测试样本文件。导入前如图5所示：

图5 测试样本导入前界面

测试样本导入后如下图6所示：

图6 测试样本导入后界面

同样可以点击“+”来查看导入的数据。

（4）回归算法选择与模型训练

从菜单中选取所用的回归算法，点击“训练模型”如图7所示，得到模型预测结果如图8所示：

图7 回归算法选择

图8 模型预测结果显示

（5）模型保存

可点击“保存模型”，将训练好的模型存档，方便将来应用。

可在如下网址加载使用模型：http://www.petroleumcloud.cn/pages/607.html

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