用python实现上述问题
时间: 2023-09-17 11:08:55 浏览: 44
为了更加严谨的处理和分析数据,以下是一个使用 Python 进行数据处理和分析的示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗和预处理
data = data.dropna() # 删除缺失值
data['satisfaction'] = data['satisfaction'] / 100 # 将满意度转换为小数
# 指标选择和权重分配
X = data[['activity_count', 'activity_participants', 'heritage_display', 'heritage_inheritance', 'media_coverage', 'social_media']]
y = data['satisfaction']
weights = np.array([0.2, 0.2, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2])
# 建立模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y, sample_weight=weights)
# 模型评估
y_pred = model.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)
# 结果可视化和解释
plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.show()
print("北京冬奥会文化影响评分:", model.intercept_ + np.dot(weights, model.coef_))
print("模型准确度:", r2)
```
在这个示例中,我们首先导入数据,并进行了数据清洗和预处理,包括删除了缺失值,并将满意度转换为小数。然后,我们选择了几个指标,并分配了权重。接下来,我们使用线性回归模型来建立评估模型,并使用样本权重来考虑不同指标的重要性。最后,我们使用 R2 指标来评估模型的准确度,并将预测结果可视化。同时,我们输出了评估结果和模型准确度。
需要注意的是,这个示例仅仅是一个简单的模型,实际上评估北京冬奥会的文化影响需要考虑更多的因素,并需要更加严谨的数据处理和分析方法。同时,建立评估模型时需要注意模型的稳定性和可解释性,以便于用户理解和使用。