kaggle共享单车案例的非参数回归的分析及其python代码
时间: 2024-01-07 18:04:26 浏览: 26
非参数回归是一种无需事先指定函数形式的回归方法,可以更好地适应数据的复杂性。在 Kaggle 共享单车案例中,我们可以使用非参数回归来建立预测模型,预测共享单车的使用情况。
首先,我们需要准备数据。可以从 Kaggle 官网下载数据集,包括训练数据和测试数据。训练数据包括每小时的共享单车使用情况,以及相关的天气、时间等信息。测试数据只包括相关的天气、时间等信息,需要我们预测每小时的共享单车使用情况。
接下来,我们使用 Python 和一些常见的数据分析工具来实现非参数回归。
首先,我们需要导入必要的库和数据:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
# 导入数据
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
```
然后,我们需要对数据进行处理,包括特征选择、数据清洗等。这里我们只选择了一些比较重要的特征,并将时间拆分成小时、日期等。
```python
# 特征选择
features = ['holiday', 'workingday', 'weather', 'temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed', 'hour', 'day', 'month', 'year']
# 时间拆分
train['datetime'] = pd.to_datetime(train['datetime'])
train['hour'] = train['datetime'].dt.hour
train['day'] = train['datetime'].dt.day
train['month'] = train['datetime'].dt.month
train['year'] = train['datetime'].dt.year
test['datetime'] = pd.to_datetime(test['datetime'])
test['hour'] = test['datetime'].dt.hour
test['day'] = test['datetime'].dt.day
test['month'] = test['datetime'].dt.month
test['year'] = test['datetime'].dt.year
# 数据清洗
train = train.drop(['datetime', 'casual', 'registered'], axis=1)
test = test.drop(['datetime'], axis=1)
```
接着,我们将数据分成训练集和测试集,以便进行模型训练和评估。
```python
# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train[features], train['count'], test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,我们可以使用 K 近邻算法来实现非参数回归。这里我们选择 K=5,也可以根据需要进行调整。
```python
# K 近邻算法
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 评估
print('RMSE:', np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)))
```
最后,我们可以使用预测模型对测试数据进行预测,并将结果保存到 CSV 文件中。
```python
# 预测
y_pred = knn.predict(test[features])
# 保存结果
submission = pd.DataFrame({
'datetime': test['datetime'],
'count': y_pred
})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
```
以上就是使用 Python 实现 Kaggle 共享单车案例的非参数回归的分析及其代码。当然,这只是其中的一种方法,还可以使用其他的非参数回归方法来建立预测模型,例如基于核函数的方法、局部加权回归等。