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2.3 问题三 导入数据并进行数据预处理整合以站点为单位的借车数据。对数据进行时间序列分析使用ARIMA模型进行单日借车量预测。使用时间序列交叉验证方法进行模型评估计算每个站点预测结果的MAPE。计算所有站点的MAPE的均值给出模型的参数数量。 3 Python代码实现 3.1 问题一 【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】 初赛 B美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题一Python代码分析 3.2 问题二 【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】 初赛 B美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题二Python代码分析 3.3 问题三 1合并天气数据 import pandas as pd import os

加载数据

合并数据

folder_path 初赛数据集/问题3数据集 dfs [] for filename in os.listdir(folder_path):if filename.endswith(.csv):csv_path os.path.join(folder_path, filename)tempdf pd.read_csv(csv_path)[0:5000]dfs.append(tempdf) bike_data pd.concat(dfs,axis0) weather_data pd.read_csv(初赛数据集/weather_data_NYC(3).csv)# 查看数据格式及之间的关联 print(bike_data.head()) print(weather_data.head())# 将“start time”列和“stop time”列转换为datetime格式 bike_data[starttime] pd.to_datetime(bike_data[starttime]) bike_data[stoptime] pd.to_datetime(bike_data[stoptime]) weather_data[date] pd.to_datetime(weather_data[date])# 在每张表格中加入一个“day”列代表日期 bike_data[day] bike_data[starttime].dt.date weather_data[day] weather_data[date].dt.dateprint(bike_data.head()) print(weather_data.head()) 2特征工程 从两个数据集提取用于建模的特征。 对于公共自行车的使用情况考虑借车站、还车站、借车时间等。 对于天气条件还可以考虑温度、湿度、风速等因素。

对于公共自行车的使用情况提取用于建模的特征

bike_data_features bike_data[[start station id, end station id, starttime, day]] …略# 对天气条件进行处理提取用于建模的特征 weather_data_features weather_data[[date, temperature, humidity, wind_speed]] …略# 接下来需要将两个数据集进行合并以创建一个数据集来训练模型。我们可以通过将bike_data_features和weather_data_features根据日期(day)合并来实现model_data pd.merge(bike_data_features, weather_data_features, onday, howleft)

类别特征编码

…略# 测试集打标签计算每天的借车数量 BorrowCounts model_data.groupby([day, start station id]).size().reset_index() BorrowCounts BorrowCounts.rename(columns{0: count}) model_data pd.merge(model_data, BorrowCounts, on[day, start station id], howleft) …略print(model_data.head())3模型训练 回归预测问题可以采用回归模型比如XGB、LGB、线性回归、神经网络回归等模型常用的时间序列预测模型ARIMA模型、GARCH模型、LSTM等。以下是XGB为例。

将数据集拆分为训练集和测试集建立模型并对它进行训练import xgboost as xgb

from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler StandardScaler()# 拆分数据集 train_data model_data[model_data[day] pd.to_datetime(2015-08-01).date()] test_data model_data[model_data[day] pd.to_datetime(2015-08-01).date()]# 定义输入特征以及输出 data_train train_data[[start station id, end station id, starthour, is_weekend, temperature, humidity, wind_speed]] Y_train train_data[label]# 测试集打标签计算每天的借车数量 data_test test_data[[start station id, end station id, starthour, is_weekend, temperature, humidity, wind_speed]] Y_test test_data[label]X_train scaler.fit_transform(data_train) X_test scaler.transform(data_test)

# 定义模型并训练

XGBoost回归模型还可以使用线性回归、决策树回归、神经网络回归

model xgb.XGBRegressor(objectivereg:squarederror,n_jobs-1,n_estimators1000,max_depth7,subsample0.8,learning_rate0.05,gamma0,colsample_bytree0.9,random_state2023, max_featuresNone, alpha0.3) model.fit(X_train, Y_train) 4 模型评价与检验 # 计算每个站点的MAPE

对测试集进行预测

Y_pred model.predict(X_test)def calculate_mape(row):return mean_absolute_percentage_error([row[pred]],[row[true]])

计算每个站点的MAPE

data_test[pred] Y_pred data_test[y_true] Y_test data_test[mape] data_test.apply(calculate_mape, axis1) mape_by_station data_test.groupby(start station id)[mape].mean() print(mape_by_station)# 计算所有站点的MAPE的均值 mape_mean mean_absolute_percentage_error(Y_test,Y_pred) print(mape_mean)0.47444156668192194 # 计算XGB模型的参数数量 model.get_params()完整代码 见知乎文章底部链接下载包括所有问题的全部代码 zhuanlan.zhihu.com/p/643865954