前言在数据分析与挖掘过程中，预测性或分类性问题往往是企业需要解决的主要问题，例如下一季度的营收可能会达到多少、什么样的用户可能会流失、一场营销活动中哪些用户的参与度会比较高等。 本章将通过Python语言，以一个实战案例介绍分类性问题的解决步骤。通过本章的学习，你将会了解到基于Python的数据处理和建模方法：外部数据的读取；数据的预处理；数据的探索性分析；数据建模；模型预测与评估。2.1 下载与
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2024-07-31 17:04:08
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说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
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2023-07-02 11:57:50
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数据分析与机器学习——收入分类摘 要今天，人工智能AI已经融入了人类的生活，基本上在生活中能接触到的领域，都有人工智能的身影。而说起人工智能就必定会想到机器学习ML，它以某种方式几乎影响了每个行业，而机器学习最重要的就是算法和数据。本次期末项目基于“人口普查”数据集，对居民收入是否超过50K进行了预测，用的是K临近算法，中间涉及数据填充、删除，K值的选取，‘找邻居’等步骤。完成这个项目后，对K临近
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2024-05-15 20:19:33
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一、数据的预处理 1994年Ronny Kohavi和Barry Becker针对美国某区域的居民做了一次人口普查，经过筛选，一共得到32 561条样本数据。数据中主要包含了关于居民的基本信息以及对应的年收入，其中年收入就是本章中需要预测的变量，具体数据指标和含义见下表： 基于上面的数据集，需要预测居民的年收入是否会超过5万美元，从表2-1的变量描述信息可知，有许多变量都是离散型的，如受教育程
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2023-12-12 11:05:22
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分析财政收入预测背景财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分，而且具
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2024-07-25 16:28:25
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一、灰色预测+SVR算法预测步骤：（1）分析数据，识别关键特征，使用Adaptive-Lasso变量选择方法进行筛选（2）用GM11灰色预测方法得到筛选出的关键影响因素的2014、2015的预测值（3）代入神经网络模型，得到2014、2015预测值import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data/data.csv' # 输入的数据文
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2024-04-12 22:24:34
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一、灰度预测函数--GM111.自定义灰色预测函数def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
import numpy as np
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-
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2023-12-29 13:12:28
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# 使用PyTorch进行收入预测
随着数据科学和人工智能的发展，收入预测已成为企业决策的一个重要方面。本篇文章将介绍如何使用PyTorch这一深度学习框架进行收入预测。我们将从基本概念入手，逐步展示代码示例，并带有一些数据可视化的技巧，帮助你更好地理解和实现模型。
## 一、什么是收入预测？
收入预测是基于历史数据利用统计学和机器学习模型，推测未来某段时间内的收入。这在制定预算、战略规划等
原创
2024-09-29 06:11:21
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1. 同花顺收费版之走势预测2014年后半年开始，国内 A 股市场可谓是热火朝天啊，路上的人谈的都是股票。小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫
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2023-10-19 21:40:46
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Python数据挖掘之时序模型预测一、单变量序列预测# 对数据直接进行ARIMA自回归综合移动平均线预测
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('C:/Users/86188/Desktop/Python数据挖掘与数据分析/M
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2024-01-02 11:45:17
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根据财政收入数据选择合适的时序模型和合适的预测方法财政收入数据如下（文件名为data.csv）：对于上述的数据，我采用两种时序模型和预测方法，分别是灰色预测+SVR和ARIMA。一、灰色预测+SVR1、对财政收入数据进行分析首先要读取上述所提到的财政收入数据，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' # 输
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2023-12-14 14:48:54
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Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
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2024-01-25 21:01:31
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一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
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2024-01-03 11:10:59
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使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会
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2016-12-31 11:06:43
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# 如何实现“预测模型开发 Java”
## 一、流程概述
首先，让我们通过以下表格展示预测模型开发 Java 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 特征工程处理 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调优 |
| 5 | 模型应用与部署 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 数据收集与
原创
2024-03-04 06:22:57
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# 地方财政收入预测Python
## 引言
地方财政收入预测在政府的预算规划和决策制定中起着重要的作用。准确地预测地方财政收入对于政府合理安排财政支出和稳定经济增长具有重要意义。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为地方财政收入预测提供了很好的工具和框架。本文将介绍如何使用Python进行地方财政收入预测，并提供相关的代码示例。
## 数据准备
在进行地方财政收入预测之前，
原创
2023-09-08 03:20:35
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时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
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2023-08-16 08:48:54
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构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
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2023-06-20 13:24:42
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1 基本定义数据平稳性的图判断：平稳时间序列的均值和方差都为常数，因此平稳时间序列的时序图应该围绕一条水平线上下波动，而且波动范围有界。（a）非平稳：有明显的周期性，趋势性平稳时间序列的序列值之间有短期相关性，则其表现特征是：自相关函数会很快地衰减到零附近（b）非平稳：自相关函数衰减到零附近的速度比较慢（c）非平稳：自相关图典型特征，三角对称关系（图1.13）（d）非平稳 ：自相关系数衰
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2024-06-07 06:07:59
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Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。前言，对两分类和多分类的概念描述1，在LR（逻辑回归）中，如何进行多分类？ 一般情况下，我们所认识的lr模型是一个二分类的模
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2023-09-25 17:37:41
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