2020数学建模A题编程思路

2020年数学建模A题的编程思路可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先，对于给定的原始数据，需要进行数据清洗和处理。这可能包括数据的格式转换、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的完整性和准确性。

2. 特征提取：根据题目要求和实际情况，选择合适的特征进行提取。这可能需要对原始数据进行统计分析、数学建模等处理，以提取出能够反映问题本质的特征。

3. 模型建立：根据问题的具体要求，选择合适的数学模型进行建立。这可能涉及到线性回归、非线性回归、分类算法、聚类算法等。根据特征和目标变量之间的关系，选择最适合的模型。

4. 模型训练与评估：使用已提取的特征和建立的模型，进行模型的训练和评估。可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调优。

5. 结果分析与可视化：对模型的结果进行分析和解释，根据需要进行可视化展示。可以使用图表、统计指标等方式对结果进行可视化，以便更好地理解和解释模型的输出。

以上是一个基本的编程思路，具体的实现过程可能因题目要求和数据特点而有所变化。在实际编程过程中，还需要注意代码的优化、算法的效率等问题，以确保程序的运行效率和准确性。