智慧交通-时间序列预测python实现完整源码.zip
比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost。
preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取）
xgbosst.py: 训练模型和交叉验证
根据题目给出的信息, 除了路本身的信息外, 训练数据基本上只有旅行时间, 而我们要预测的也是未来的平均旅行时间, 而且根据我们的常识, 现在的路况跟过去一段时间的路况是很有关系的, 因此该问题应该是一个自回归问题, 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况
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[{"title":"（ 5 个子文件 24KB ） 智慧交通-时间序列预测python实现完整源码.zip","children":[{"title":"Time_Series_Prediction_code_python","children":[{"title":"ultis.py <span style='color:#111;'> 4.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"xgbosst.py <span style='color:#111;'> 7.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"preprocess.py <span style='color:#111;'> 19.24KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"related_lagging.py <span style='color:#111;'> 3.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 43.71KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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