要求参赛者对两个人中哪一个更有影响力作出判断,挑战的目标是培养机器学习模型。数据科学伦敦 和 英国Windows Azure用户组 与微软和Peerindex合作,在社交网络竞赛中宣布影响因素,作为 “大数据黑客”的一部分。 这场比赛要求您对人们对社交媒体影响力更大的判断力进行修改。代码案例
时间: 2023-06-24 09:04:28 浏览: 41
很抱歉,您的问题不太清楚。不过,我可以给您一个代码案例来帮助您评估社交媒体上的用户影响力。
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 导入数据
data = pd.read_csv('social_media_influencers.csv')
# 特征和目标变量
X = data.drop(['influence_score'], axis=1)
y = data['influence_score']
# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('Mean Absolute Error:', mae)
```
这个代码案例使用了随机森林回归模型来预测社交媒体用户的影响力。首先,我们导入数据并将其拆分为特征和目标变量。然后,我们将数据分成训练集和测试集,并使用随机森林回归模型进行训练和预测。最后,我们使用平均绝对误差来评估模型的性能。
请注意,这只是一个简单的代码案例,并且在实际应用中,您可能需要进行更多的特征工程和模型调整来获得更好的预测性能。