本次教程介绍的是，利用python调用scikit-learn库的神经网络模型，进行时间序列预测。不同于传统的机器学习模型，不需要特征，只需要连续时间内的target，就可以预测未来时间内的target这个问题被成为时间序列预测问题，传统的方法是利用ARIMA或者SPSS。但是我觉得ARIMA对开发者要求比较高，经常出现预测效果不好的问题。SPSS不适合进行批量预测，这个方法对开发者要求不高，而且
转载
2023-08-15 09:50:55
159阅读
Python项目实战Python项目实战--目录Python项目实战 —— 01. 疾病预测结构化数据一、背景二、解题思路三、数据分析3.1 数据清洗3.2 数据分析3.2.1 相关系数3.2.2 各特征与ALF的图表3.3 数据预测3.3.1 交叉验证3.3.2 K近邻算法预测疾病3.3.3 朴素贝叶斯预测疾病3.3.4 逻辑回归预测疾病3.3.5 决策树预测疾病四、结论 Python项目实战
转载
2023-10-07 17:37:52
68阅读
介绍Python是一种高级编程语言，已经成为机器学习和数据科学领域的主流之一。Python可以处理大量的数据，而且容易上手学习。Python的学习曲线相对其他编程语言来说较平稳，可以为初学者提供一个舒适的环境。在不同的领域和专业中，Python都有着不同的应用。Python不仅在科学和技术领域内得到了广泛应用，而且在商业市场上也很受欢迎。Python在预测方面的应用Python作为一种编程语言，有
转载
2023-08-11 08:01:53
140阅读
预测房价问题 House Price Advanced Regression Techniques1.绪论1.1需求分析购房者描述他们的梦想房屋，他们可能不会从地下室天花板的高度或靠近东西方铁路开始。但是这个游乐场比赛的数据集证明了价格谈判比卧室或白色栅栏的数量更多。同时项目给出维79特征向量用来描述（几乎）爱荷华州Ames住宅的
贝叶斯中风预测详解--python1. 内容描述1.1 字段描述1.2 Exploratory Data Analysis探索性数据分析1.2.1数据整体信息以及统计特征1.2.2 id1.2.3 gender性别1.2.4 age年龄1.2.5 Hypertension高血压1.2.6 heart_disease心脏病1.2.7 ever_married已婚与否1.2.8 work_type工
Python 对于文法的预测分析表进行预测分析已知文法G(E)：E→TE’E’→+TE’ |εT→FT’T’→*FT’ |εF→(E) | i先计算FIRST、FOLLOW、SELECT集合计算方法见 链接: link.检查是否能是LL(1)文法通过SELECT集合 如： select(A->bc)={a,b} select(A->bd)={a,d} 因为select(A->bc
转载
2023-07-18 10:58:52
30阅读
python预测时间序列 Prophet is an open source time series forecasting algorithm designed by Facebook for ease of use without any expert knowledge in statistics or time series forecasting. Prophet builds a m
转载
2023-07-05 14:36:19
215阅读
本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。
转载
2023-09-01 22:25:25
111阅读
#新人福利# 使用matplotlib.pyplot库绘制了预测结果与测试集数据的对比折线图，分别展示了开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
原创
2023-05-31 19:15:34
328阅读
点赞
# Python拥堵分析预测
## 引言
拥堵是现代城市交通系统中常见的问题之一。它不仅给城市居民带来了不便，还给城市交通系统的运行效率和可持续发展带来了挑战。为了解决城市交通拥堵问题，政府和研究机构通常需要进行拥堵分析和预测。本文将介绍如何使用Python进行拥堵分析和预测，并提供相应的代码示例。
## 数据收集与预处理
拥堵分析和预测的第一步是收集相关的交通数据。这些数据可以包括交通流量、
原创
2023-08-28 06:12:29
464阅读
目录一、问题背景二、数据集介绍2.1 提取Area1用电负荷2.2 读入2014年Area1指定列负荷数据2.3 探查Area1用电负荷数据分布2.4 两地2014年负荷数据可视化2.4.1 全年负荷率可视化2.4.2 日最大负荷可视化2.4.3 日最低负荷可视化2.4.4 日平均负荷可视化一、问题背景 短期负荷预测是电力系统
今天给大家介绍一个非常适合新手入门的实战案例。这是一个房价预测的案例，来源于 Kaggle 网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。1. EDA探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA) 的目
工作中，销量预测我们经常能碰到，如电商平台，会根据之前几个月销量和往年销量，预测未来几个月的销量，及时调整备货，细分到具体每个商品厂家，也会根据过往订单销量，有计划的生成商品，避免滞销或脱销。本篇文章，会结合案例，由浅入深，逐步探索销量预测方法和模型。案例一某智能音箱生产商，上半年销量分别为5100、6030、7500、6800、7100、8200，如果预测未来三个月销量？分析：考虑
转载
2023-10-09 16:43:14
959阅读
这是深度之眼比赛训练营课程的笔记~笔记略为粗糙，Python代码全部来自深度之眼
基本流程：数据读取-数据清洗-数据预处理(特征工程)-构建模型-训练预测-保存提交
比赛链接：House Prices: Advanced Regression Techniqueswww.kaggle.com1 原始数据
2 数据读取和描述性统计
2.1 用profiling做大概的描述性统计
import pan
转载
2023-08-07 21:08:00
190阅读
下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例：
转载
2023-05-22 23:07:02
306阅读
1 预测区间与置信区间的差别 预测区间估计(prediction interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的一个个别值的估计区间。变量的估计叫预测区间，预测区间反映了单个数值的不确定性； 置信区间估计(confidence
文章目录1 封面2 摘要3 研究背景4 平台介绍4.1 平台框架4.2 平台整体架构5 平台关键技术5.1 技术一：数据质量控制5.2 缺失数据——插补方法5.2.1 基于ARIMA与SVM组合预测单向插补模型5.2.2 基于Adaboost组合预测的多向插值模型5.3 异常数据——检测5.3 技术二：多重情景仿真技术注意：技术三杂糅在技术二中，是河道淹没可视化6 平台集成与应用7 结语 写在前
大家好，我是一只学弱狗，记录学习的点点滴滴！优质文章一张黄图的故事JavaSE练习项目我是菜鸟、我小试牛刀linux指令太多记不住？小白看这篇就够了！优质专栏数据库就该这样学爪哇外步篇集合集合的定义创建时赋值A = {"python", 123, ("python,123")}
使用set函数A = set("Hello Python!")
若需要初始化一个空集合，则只能使用set函数，而不能使用
文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
转载
2023-08-25 22:23:57
206阅读
答辩结束了，把论文里有用的东西摘出来。多元线性回归多元线性回归模型： 其中 y 为要预测的变量，x 为影响 y 值的变量，b 为回归系数，计算方式为： 计算结果为一个矩阵，分别对应b0，b1，b2，b3。实例对猪肉价格进行预测，即猪肉价格作为 y，选择猪肉价格指数，生猪屠宰量，猪粮比作为相关变量，分别为x1，x2，x3。数据收集 收集了从2020年5月至2022年2月的相关数据，其中price为猪
转载
2023-06-09 14:28:39
330阅读
