博主简介曾任某智慧城市类企业算法总监目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职深耕人工智能领域精通python数据挖掘、可视化、机器学习等发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片IDxf982831907 博主粉丝群介绍① 群内初中生、高中生、本科生、研究生、博士生遍布可互相学习交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里也有数不清的万粉大佬可以交流写作技巧上榜经验涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英大厂大佬可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本送真活跃粉丝助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式备注自己的CSDN昵称拉你进群互相学习共同进步。【机器学习案列-42】NASA 电池寿命预测数据集从数据到机器学习模型的完整实战附完整数据和代码下载一、项目背景二、数据集概况1. 数据量级2. 核心特征三、任务目标四、特征工程思路五、模型与评估方案1. 模型选择2. 数值处理3. 划分策略4. 评价指标六、实战结果1、可视化分析七、代码说明八、后续提升方向九、总结一、项目背景电池寿命预测是电动汽车、储能系统等领域的重要问题。本项目基于一个清洗后的 NASA 电池数据集目标是通过放电循环数据预测电池放电容量Capacity进而为电池健康评估提供参考项目的具体介绍请参考https://www.kaggle.com/datasets/patrickfleith/nasa-battery-dataset。数据结构如下本次分析使用的数据来自cleaned_datasetmetadata.csv每个循环的元数据包括typecharge/discharge/impedance、ambient_temperature、battery_id、filename、Capacity等。data/每个循环对应的时序数据文件比如00001.csv。最终实现了一个可直接运行的脚本test_AI.py它可以读取数据、提取特征、训练模型并输出预测结果。二、数据集概况1. 数据量级共有 34 块电池discharge类型循环约 2794 条每条放电循环包含电压、电流、温度、时间等时序数据2. 核心特征放电循环数据包含Voltage_measuredCurrent_measuredTemperature_measuredTime元数据则包含battery_idtest_idambient_temperatureCapacity其中Capacity是要预测的目标值如果缺失则会通过当前循环数据补算。三、任务目标本次任务的目标非常明确利用放电循环特征预测当前循环的放电容量Capacity使用回归模型完成预测按battery_id分组划分训练/测试集确保测试集为真实未见电池避免过拟合四、特征工程思路本文采用的是“统计特征 电池身份信息”方案。对于每个放电循环提取以下特征循环编号cycle_number环境温度ambient_temperature放电时长duration_sec采样点数量n_points电压统计特征平均值、最小值、最大值、标准差电流统计特征平均值、绝对平均值、最小值、最大值、标准差温度统计特征平均值、标准差能量估算energy_wh如果当前循环Capacity缺失则通过电流对时间积分计算一个近似容量用于补齐数据。五、模型与评估方案1. 模型选择本次使用的是经典树模型RandomForestRegressor。2. 数值处理数值特征使用StandardScaler标准化battery_id使用OneHotEncoder编码3. 划分策略为了模拟真实预测场景使用GroupShuffleSplit按battery_id分组划分训练集和测试集避免同一块电池既出现在训练集也出现在测试集。4. 评价指标RMSE均方根误差R²六、实战结果模型实际运行结果如下训练数据样本2568 条放电循环测试数据样本329 条放电循环RMSE约0.072 AhR²约0.951这个结果表明在当前特征集和模型下模型对放电容量的预测效果非常好说明统计特征对放电容量具有较强的解释力。1、可视化分析为了更直观地理解数据和模型表现脚本会生成多张图output/figures/capacity_distribution.png放电容量分布图output/figures/actual_vs_predicted.png真实容量与预测容量散点对比图output/figures/feature_importance.pngTop 10 特征重要性柱状图output/figures/battery_cycle_count.png每块电池放电循环次数分布图output/figures/capacity_vs_temperature.png容量与环境温度关系散点图output/figures/capacity_vs_energy.png放电能量与容量关系散点图这几张图辅助从多个角度分析数据容量分布可以检查样本是否偏斜以及是否存在离群容量值真实 vs 预测图展示了模型拟合精度与偏差趋势特征重要性图揭示了哪些统计特征对容量预测贡献最大循环次数分布图说明不同电池的数据量是否均衡避免训练集中某些电池占比过高容量与温度散点图帮助判断环境温度是否对容量有明显影响能量与容量关系图则可以观察能量估算是否与容量呈线性或非线性相关。这些EDA图表对数据理解非常关键能让你在后续建模时更有依据地选择特征和调参策略。七、代码说明本项目的核心代码已经整理到test_AI.py你只需执行python test_AI.py脚本会完成以下步骤读取cleaned_dataset/metadata.csv过滤出discharge循环提取每个循环的统计特征创建回归模型并训练评估模型并输出预测结果将预测结果保存到prediction_results.csv八、后续提升方向如果想继续升级这篇分析可以考虑使用时间序列模型如 1D 卷积网络、LSTM直接处理放电曲线加入impedance数据一起建模做多任务学习进一步提取电压/电流波形的峰值、斜率等高级特征引入 SoH、循环次数衰减趋势等长期特征九、总结本文从数据理解、特征工程、模型选择、评价指标到结果解释完整呈现了电池放电容量预测的落地流程。如果你也在做电池寿命或健康预测这个项目可以作为一个很好的入门实战模板。数据集和的代码截图和gitee地址https://gitee.com/zhang-xufang/nasa_battery注博主目前收集了6900份相关数据集有想要的可以领取部分数据关注下方公众号或添加微信