智慧交通-时间序列预测python实现完整源码.zip

上传者: DeepLearning_ | 上传时间: 2022-12-02 19:28:18 | 文件大小: 24KB | 文件类型: 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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