赛题名称：水泵状态监测与故障诊断 赛题类型：数据挖掘 赛题链接👇：
https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=water-pump&option=ssgy&ch=vWxQGFU
赛事背景
水泵常被用于液体的输送或者液压的提升，在工业和农业应用中非常多，广泛用于农业灌溉及排涝系统，随着制造业的发达，水泵也被应用于水利、石油、化工等行业，在城市生活领域也有涉及，排水、暖通空调、输送工艺水、高温水等等方面都发挥着非常重要的作用，水泵系统运行状况的好坏直接影响着各类生产能否正常运行。
随着运行时间的积累，水泵内部会逐渐产生问题。如果能在故障发生之前检测出来，及时做好维护，将事后的维修变成事前的预防，这样就能避免设备停摆造成的损失。因此，对水泵的运行状态进行有效的实时在线状态监测和故障诊断，可以尽快发现问题，及时提供水泵维修的科学方法，有助于缩短维修时间，节约维修费用，降低能源消耗，提高设备运行的安全可靠性，真正实现水泵系统运行状态的专业化、网络化、科学化管理，是一项极具现实意义的工作。
赛事任务
本次比赛任务是根据来自水泵的传感器数据，通过训练数据训练模型，预测测试集所属状态类别。目标分为0和1，即正常和异常两种状态。
数据集介绍
赛题数据由训练集、测试集据组成，包含22个字段，其中target字段为预测目标。
| 特征字段 | 字段描述 |
|---|---|
| id | 样本标识id |
| x0-x 50 | 传感器字段, 0-50 |
| target | 预测目标, 状态标识0和1 |
解题思路
赛题是一个典型的数据挖掘赛题，因此可以考虑直接训练模型进行：
import pandas as pd
import numpy as np
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import classification_report
train_data = pd.read_csv('水泵状态监测与故障诊断挑战赛公开数据/train.csv')
test_data = pd.read_csv('水泵状态监测与故障诊断挑战赛公开数据/test.csv')
model = LGBMClassifier().fit(train_data.drop(['id', 'target'], axis=1), train_data['target'])
pred = model.predict(test_data.drop(['id'], axis=1))
pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'target': pred}).to_csv('a.csv', index=None)
完整代码见👇：
https://github.com/datawhalechina/competition-baseline/tree/master/competition/%E7%A7%91%E5%A4%A7%E8%AE%AF%E9%A3%9EAI%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%A4%A7%E8%B5%9B2023
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