python幸福感预测课程设计

原创

mob64ca12d61d6b 2024-08-27 07:34:37 ©著作权

文章标签 python 数据预处理 文章分类 Python 后端开发

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Python 幸福感预测课程设计指南

引言

在现代社会中，幸福感成为了许多学者和研究者关注的热点话题。在本课程设计中，我们将利用Python来构建一个简单的幸福感预测模型。本文将详细介绍整个流程、所需步骤和代码实现，帮助你顺利完成这一项目。

整体流程

以下是整个课程设计的流程：

步骤	描述
1	数据收集与预处理
2	数据分析与可视化
3	特征工程
4	模型选择与训练
5	模型评估与优化
6	结果展示与总结

流程图

使用Mermaid语法可以更直观地展示整个流程：

flowchart TD
    A[数据收集与预处理] --> B[数据分析与可视化]
    B --> C[特征工程]
    C --> D[模型选择与训练]
    D --> E[模型评估与优化]
    E --> F[结果展示与总结]

步骤详细说明

1. 数据收集与预处理

在这一阶段，我们需要收集幸福感相关的数据，可能包括调查问卷数据、社交网络数据等。接下来，我们需要对这些数据进行清洗和预处理。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('happiness_data.csv')  # 请替换为你的文件名

# 查看数据的前五行
print(data.head())

# 处理缺失值
data = data.fillna(data.mean())  # 采用均值填充缺失值

2. 数据分析与可视化

使用合适的可视化工具来探索数据特性，可以帮助我们更好地理解数据。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化幸福感分布
sns.histplot(data['happiness_score'], kde=True)
plt.title('Happiness Score Distribution')
plt.xlabel('Happiness Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

3. 特征工程

对数据进行特征选择和创建新特征，能够帮助模型更好地学习。

# 选择特征和标签
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 替换为你的特征
y = data['happiness_score']

# 如果需要编码分类特征
X = pd.get_dummies(X)  # 将分类特征转换为哑变量

4. 模型选择与训练

选择适合的机器学习模型进行训练。这里以线性回归为例。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估与优化

使用不同的评估指标来评估模型的表现。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R^2 Score: {r2}')

6. 结果展示与总结

最后，我们将结果可视化，并总结我们的实验过程和发现。

# 可视化实际值和预测值
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predicted Values')
plt.title('Actual vs Predicted Happiness Scores')
plt.show()