Advertisement

Kaggle-Bike-Sharing：使用R语言实现Kaggle.com的自行车共享需求挑战...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用R语言在Kaggle平台上解决自行车共享需求预测问题，通过数据分析和模型构建优化共享单车调度与管理。 共享单车条件推理树模型在 R 中的实现，用于 Kaggle.com 自行车共享需求挑战。这里的代码是对我的博客文章中的片段进行汇编而成。请随意 fork 并自行改进。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Kaggle-Bike-Sharing：使用R语言实现Kaggle.com的自行车共享需求挑战...
    优质
    本项目采用R语言在Kaggle平台上解决自行车共享需求预测问题，通过数据分析和模型构建优化共享单车调度与管理。 共享单车条件推理树模型在 R 中的实现，用于 Kaggle.com 自行车共享需求挑战。这里的代码是对我的博客文章中的片段进行汇编而成。请随意 fork 并自行改进。
     
  • Kaggle 自行车共享项目：R 语言中的代码实现
    优质
    本项目使用R语言在Kaggle平台上进行自行车共享需求预测，通过数据分析和模型构建来优化服务运营。 共享单车是一种通过遍布城市的售货亭网络租用自行车的方式。这一过程自动化了会员资格、租赁及归还操作。用户可以在任意地点租借一辆自行车，并根据需要将其在不同位置归还。目前，全球已有超过500个共享单车项目。 这些系统生成的数据对研究者来说非常有价值，因为每次骑行的时间长度、出发地和目的地等信息都被详细记录下来。因此，共享单车可以被视为一个传感器网络，可用于分析城市中的交通模式。在这次比赛中，参赛者需要结合历史使用数据与天气情况来预测华盛顿特区首都共享单车计划的自行车租赁需求。
     
  • 自行车共享需求分析
    优质
    《自行车共享需求分析》旨在探究当前城市居民对于共享单车服务的需求特点、偏好及面临的问题，通过数据分析优化资源配置和服务质量。 当然可以。以下是经过处理后的版本： --- Bikesharing_demand 本段落探讨了共享单车需求预测模型的构建与优化方法。通过分析影响共享单车使用量的各种因素，如天气、时间、地点以及人口流动情况等，我们设计了一套有效的数据收集和预处理流程，并应用机器学习算法进行建模。 为了提高预测精度，文中还讨论了几种特征工程技巧的应用及其效果评估。此外，考虑到模型的实际应用场景需求，我们也对不同时间段内的共享单车供需平衡进行了深入研究。 --- 如有需要，请告知具体段落或内容进一步修改要求。
     
  • 自行车共享：Kaggle比赛
    优质
    本Kaggle竞赛聚焦于开发预测模型，旨在优化自行车共享系统的运营效率和用户体验，通过数据分析解决供需不平衡问题。 这段Python代码探索了Kaggle自行车共享需求竞赛中的几种基本机器学习方法。我撰写这篇文章是为了华盛顿大学Bill Howe教授的优秀Coursera“数据科学导论”在线课程的作业而写的。这是一个仅供娱乐和练习的知识竞赛，没有奖金。 该想法是根据天气、时间、温度以及是否为工作日等信息来预测一天中每个小时将租用多少辆自行车。这段代码允许用户指定Python库中的10种不同机器学习算法之一用于预测自行车需求。此外，用户还必须明确哪些数据变量应该被用来训练模型，并且可以选择是在完整的训练样本上进行训练以向Kaggle比赛提交预测结果，或者在所有可用数据的子集中进行训练和测试。 第一个选项会在完整输入的数据集上对模型进行训练，并将预测结果写入名为output.csv的文件中。这个文件可以直接上传到Kaggle竞赛平台。
     
  • 自行车共享需求数据.zip
    优质
    本数据集包含了关于自行车共享系统使用情况的相关信息，如用户骑行时间、地点和频率等，旨在研究与优化城市交通模式。 Kaggle上的自行车租赁数据集提供了有关城市内自行车共享系统的详细记录。这些数据可以帮助分析骑行模式、预测需求以及优化服务运营。通过研究这些数据，可以深入了解影响人们选择使用共享单车的因素，并为相关企业制定策略提供依据。
     
  • 自行车共享需求：预测城市单车共享系统使用量-数据集
    优质
    本数据集旨在通过分析历史骑行记录和环境因素来预测城市中共享单车系统的使用量，以优化车辆分布和提升用户体验。 自行车共享系统提供了一种便捷的租用自行车方式，在整个城市通过售货亭网络自动完成会员注册、出租与归还自行车的过程。您可以通过该系统获取两年内每小时租金的数据。训练集包括每个月前19天的信息，而测试集则涵盖每月第20日至月底的数据。利用之前的时间段信息来预测测试集中每个小时内的租借总数是可能的。 提供的文件有： - sampleSubmission.csv - train.csv - test.csv
     
  • 自行车共享需求预测-源码
    优质
    本项目提供了一套用于预测自行车共享系统未来需求的源代码。通过分析历史数据和环境因素，模型能够有效预测用户需求，优化资源配置。适合开发者、研究人员学习与应用。 标题 Bike-Share-Demand：自行车份额需求预测 描述了一个数据科学项目，旨在通过机器学习算法分析历史骑行数据来预测特定时间段内共享单车系统的使用量。该项目可以为城市规划、公共交通管理和优化共享单车服务提供有价值的见解。 Bike-Share-Demand 强调了此项目的主题，并暗示该数据集可能包含关于时间戳、地点、天气状况和节假日等信息，这些因素对于构建准确的预测模型至关重要。通常情况下，这样的数据集中会包括以下特征： 1. **时间信息**：如小时、日期、星期几、月份，它们会影响骑行需求。 2. **地理位置**：起始站点与结束站点的位置坐标有助于识别城市中的热点区域。 3. **天气条件**：温度、湿度和降雨量等影响人们选择自行车出行的意愿。 4. **用户信息**：如会员类型（临时用户或订阅者）、年龄及性别，这些会影响骑行习惯。 5. **特殊事件**：节假日和其他大型活动可能改变骑行模式。 在 Bike-Share-Demand-main 文件中，我们可以找到与预测模型相关的代码、数据文件和报告。通常会涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：清洗数据并进行时间序列分析。 2. **特征工程**：创建新的特征以增强模型的准确性。 3. **模型选择**：根据问题类型选择合适的机器学习或深度学习方法，如线性回归、随机森林或LSTM网络等。 4. **训练和验证模型**：使用历史数据进行交叉验证来优化参数并提高预测精度。 5. **评估性能**：通过测试集评价模型效果，并用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）及R^2分数作为指标。 最终，该研究成果可以帮助共享单车公司更有效地分配车辆资源，减少供需失衡现象。同时也能为城市规划者提供数据支持以优化公共交通布局。通过对这些数据的深入分析与理解，我们可以更好地掌握城市的出行模式，并通过数据驱动的方法来改进公共服务的质量。
     
  • 《数据挖掘的R语言实践：Kaggle自行车竞赛》
    优质
    本书通过介绍如何使用R语言参与Kaggle平台上的自行车租赁需求预测竞赛，系统地讲解了数据预处理、特征工程及模型构建等数据挖掘的核心步骤与技巧。 本段落探讨了如何处理 kaggle_bike_competition 数据集中 count 变量的分类问题。首先将 count 变量划分为五个类别，并进行了数据归一化操作。随后，运用四种不同的算法进行分类分析，并通过十折交叉验证比较各方法在错误率和 Kappa 值上的表现。此外，本段落还利用相关性分析及随机森林模型确定了影响自行车使用数量的三个最关键属性，并对其进行了可视化展示。最后，文章对数据集中的变量及其含义做了介绍，涵盖日期与时间、季节变化、节假日以及天气状况等多个维度。该研究可作为数据挖掘领域的一个实用案例供参考学习。
     
  • 共享自行车
    优质
    共享自行车是一种通过智能手机应用程序实现便捷租赁与停放的城市短途交通工具，旨在为市民提供灵活、环保的出行方案。 共享单车分析：本段落旨在对纽约市的花旗自行车服务进行数据分析，并将所得数据提供给考虑在爱荷华州得梅因市投资该服务的潜在投资者。主要使用的技术是Tableau，用于制作可视化内容以吸引投资者的投资兴趣。 从一个大的平面.csv文件中获取原始数据后，发现关键的数据列（如行程持续时间）需要格式转换才能符合后续可视化的准备要求。因此，在此过程中还用到了Python Pandas技术来处理这些数据：首先读取.csv中的信息，并将“Tripduration”这一列为整数的秒数形式（初始状态），转化为Hours:Minutes:Seconds的新格式。 在完成上述操作后，利用Pandas导出了包含转换结果的数据帧至一个新的.csv文件中。随后从这个新的csv文件开始准备可视化内容。最终生成了五种主要类型的可视化图表，以便更直观地展示所有用户的结账时间等信息。