用python语言完成以下要求请使用多项式回归方法,对淘宝双十一历年成交额数据(注意是excel表格)进行分析并可视化。 要求:1、根据某一标准评价多项式回归分析的效果,并选择最佳的多项式次数。 2、预测2022年和2023年的成交额。
时间: 2024-04-06 14:34:56 浏览: 17
好的,我明白了你的问题。首先,我们需要准备好数据,将淘宝双十一历年成交额数据导入到Python环境中。这里我假设你已经将数据保存为Excel表格,并且你已经安装了pandas和matplotlib库。
首先,我们需要读取Excel表格中的数据,并将其转换为pandas数据框。可以使用如下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel表格中的数据
df = pd.read_excel('淘宝双十一历年成交额数据.xlsx')
# 输出前几行数据,以检查数据是否正确读取
print(df.head())
```
接下来,我们需要进行数据可视化,以便更好地理解数据的分布情况。可以使用如下代码绘制折线图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制折线图
plt.plot(df['年份'], df['成交额'], 'o-')
# 添加图表标题和轴标签
plt.title('淘宝双十一历年成交额')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('成交额(亿元)')
# 显示图表
plt.show()
```
接下来,我们可以使用多项式回归方法对数据进行分析。多项式回归是一种基于最小二乘法的回归分析方法,它可以拟合出一条曲线,以适应数据的分布情况。我们可以使用numpy中的polyfit函数来实现多项式回归分析。下面的代码展示了如何使用多项式回归对数据进行分析:
```python
import numpy as np
# 定义多项式次数
n = 4
# 使用polyfit函数进行多项式回归分析
p = np.polyfit(df['年份'], df['成交额'], n)
# 输出拟合出的多项式系数
print(p)
```
在上面的代码中,我们定义了多项式的次数n,并使用polyfit函数进行多项式回归分析。该函数返回一个包含多项式系数的数组p。这些系数可以用来计算多项式方程,从而预测未来的成交额。
接下来,我们可以使用matplotlib库绘制多项式曲线。可以使用如下代码实现:
```python
# 定义x轴的取值范围
x = np.arange(df['年份'].min(), df['年份'].max() + 5, 0.1)
# 计算多项式方程的值
y = np.polyval(p, x)
# 绘制多项式曲线
plt.plot(df['年份'], df['成交额'], 'o')
plt.plot(x, y)
# 添加图表标题和轴标签
plt.title('淘宝双十一历年成交额')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('成交额(亿元)')
# 显示图表
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先定义了x轴的取值范围,并计算出多项式方程的值。然后,我们使用plot函数绘制多项式曲线,并使用title、xlabel和ylabel函数添加图表标题和轴标签。最后,我们使用show函数显示图表。
为了评价多项式回归分析的效果,我们可以使用均方误差(MSE)作为评价标准。均方误差是预测值与真实值之间差的平方的平均值。可以使用如下代码计算均方误差:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 计算预测值
y_pred = np.polyval(p, df['年份'])
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(df['成交额'], y_pred)
# 输出均方误差
print(mse)
```
在上面的代码中,我们首先使用polyval函数计算预测值,然后使用mean_squared_error函数计算均方误差。最后,我们输出均方误差。
根据均方误差的大小,我们可以选择最佳的多项式次数。一般来说,均方误差越小,说明模型的拟合效果越好。因此,我们可以尝试不同的多项式次数,选择均方误差最小的那个作为最佳的多项式次数。
最后,我们可以使用拟合出的多项式方程来预测未来的成交额。可以使用如下代码实现:
```python
# 定义预测年份
future_years = [2022, 2023]
# 计算预测值
future_values = np.polyval(p, future_years)
# 输出预测值
print(future_values)
```
在上面的代码中,我们首先定义了预测年份,然后使用polyval函数计算预测值。最后,我们输出预测值。
以上就是使用多项式回归方法分析和预测淘宝双十一历年成交额数据的全部过程。希望能对你有所帮助!