农产品价格预测：利用ANN与数据预处理

"该资源是一个关于多种农产品价格智能预测的项目，主要涉及数据预处理、缺失值填充、Min-Max标准化以及使用人工神经网络(ANN)进行预测。数据来源于2016年前的全国农产品交易市场，目标是预测935种农作物的价格，以支持农业政策的制定。项目包含两个数据文件：data_code.csv用于存储农产品映射值，而Farming2.csv和product_market.csv则分别提供农产品交易详情和预测所需的关键信息。" 在这个项目中，我们首先会接触到Pandas库，这是一个强大的数据分析工具，它可以帮助我们加载、清洗、转换和分析数据。在数据预处理阶段，我们需要对Farming2.csv文件进行深入分析，理解各列信息，如省份、市场名称映射值、农产品类别、规格等，以识别潜在的关联性和异常值，例如描述中提到的平均交易价格大于最高交易价格的现象。异常值的检测和处理是数据分析的重要环节，通常可以采用统计方法如Z-Score或IQR来识别并处理。 接着，对于缺失值的处理，可以使用Pandas提供的fillna()、interpolate()等函数进行填充。选择合适的填充策略取决于数据的特性，可能包括使用平均值、中位数、众数，或者通过插值方法预测缺失值。 在数据标准化方面，Min-Max标准化是一种常用的方法，它可以将特征缩放到一个特定的范围内，如0到1之间。这有助于消除不同特征之间的量纲差异，使得模型训练更加稳定。在Pandas中，可以使用apply()函数配合自定义函数实现这一过程。 接下来，我们将利用sklearn库构建预测模型。sklearn是一个广泛使用的机器学习库，其中的ANN模型适合处理非线性和复杂关系的数据，可以捕捉农产品价格受多种因素影响的复杂性。在构建模型之前，需要先将数据分为训练集和测试集，然后使用fit()方法训练模型，最后用predict()方法进行预测。 在了解了农产品数据和分析流程后，我们将在product_market.csv文件中找到预测所需的关键信息，包括时间、市场名称映射值和农产品名称映射值。这些信息将作为输入，结合模型进行未来价格的预测。 这个项目旨在通过数据处理、模型构建和预测，为农业政策的制定者提供关于农产品价格的预测信息，帮助应对价格波动带来的影响。在实际操作中，还需要考虑其他因素，如季节性、政策变化等，以提高预测的准确性和实用性。