Python机器学习项目：酒店评分预测源码及数据集

该资源主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者，也可用于期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目的代码经过调试测试，确保可以运行。项目的整体学习借鉴价值较高，基础能力强的人可以在此基础上进行修改调整，以实现不同的功能。 该项目使用Python语言进行开发，主要应用了Pandas和Numpy库对数据集进行读取、计算和正规化。Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，可以快速便捷地处理和分析数据。Numpy是一个用于科学计算的基础库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。 在该项目中，还应用了scikit-learn库中的决策树、KNN（K近邻）算法和逻辑回归算法对数据集进行建模。scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它实现了许多机器学习算法用于分类、回归和聚类等任务，是进行机器学习研究和应用不可或缺的工具。 项目中还使用了k-fold交叉验证（k-fold Cross-Validation）来验证模型的准确率。k-fold交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以有效地提高模型的泛化能力，减少因数据划分不同而产生的评估误差。 最后，该项目还应用了Matplotlib库进行绘图。Matplotlib是一个Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交云界面系统生成出版质量级别的图形，用于绘制各种静态、动态、交互式的图表。 总体来说，该项目是一个非常有学习和研究价值的资源，适用于对机器学习感兴趣的初学者和进阶者。通过对该项目的研究和学习，可以掌握Pandas、Numpy、scikit-learn和Matplotlib等重要Python库的使用，提高机器学习的应用能力。"