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餐厅收入预测：基于 RandomForest 的 Kaggle 竞赛

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简介：
本项目参加了Kaggle竞赛，旨在利用RandomForest算法对餐厅收入进行精准预测，为餐饮业决策提供数据支持。 随机森林Kaggle竞赛 - 餐厅收入预测是一场比赛，在这场比赛中参赛者使用随机森林算法来预测餐厅的收入。比赛的目标是通过分析提供的数据集，构建一个准确的模型以预测不同餐厅未来的收入情况。参与者需要提交他们的预测结果，并根据评价指标获得排名。

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  • 餐厅收入预测：基于 RandomForest 的 Kaggle 竞赛
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    本项目参加了Kaggle竞赛，旨在利用RandomForest算法对餐厅收入进行精准预测，为餐饮业决策提供数据支持。 随机森林Kaggle竞赛 - 餐厅收入预测是一场比赛，在这场比赛中参赛者使用随机森林算法来预测餐厅的收入。比赛的目标是通过分析提供的数据集，构建一个准确的模型以预测不同餐厅未来的收入情况。参与者需要提交他们的预测结果，并根据评价指标获得排名。
     
  • 餐厅收入预测：[Kaggle比赛]版本
    优质
    这是一个来自Kaggle平台的比赛项目，专注于通过历史销售数据来预测餐厅未来的收入。参与者需运用统计学和机器学习方法构建模型，以帮助餐饮业者进行有效的财务规划与决策。 在餐厅收入预测这场Kaggle比赛中，我们的方法排名为67/2256。项目的目标是寻找一个数学模型来提高新餐厅投资的有效性，从而使公司能够在可持续性、创新及员工培训等其他重要业务领域进行更多投资。 本次比赛利用人口统计学数据、房地产信息和商业资料，挑战参赛者预测10万个区域位置的年度餐厅销售额。
     
  • 房价预测 Kaggle竞赛版
    优质
    本项目参与Kaggle房价预测竞赛，运用统计分析与机器学习模型，旨在通过波士顿房屋数据集准确预测房价，提升模型算法精度。 在Kaggle的“House Price Prediction”项目中，主要介绍了如何使用PCA（主成分分析）来进行房价预测。通过应用PCA技术，可以有效地减少数据维度并提取关键特征，从而提高模型的性能和效率。这个方法对于处理高维数据集特别有用，在这种情况下，原始特征的数量可能非常庞大且包含冗余信息。 项目中还探讨了如何选择合适的主成分数量，并展示了不同参数设置对预测结果的影响。此外，通过实际案例分析来说明PCA在房价预测中的应用效果和优势。整个过程不仅提供了理论上的解释，还有具体的实践指导和技术细节分享。
     
  • Kaggledays-recruit餐厅访客预测竞赛的完整解决方案
    优质
    本文提供了一套全面的解决方案，针对Kaggledays-recruit餐厅访客预测竞赛，涵盖数据预处理、模型选择与优化策略，助力参赛者提升预测精度。 这是我对2018年5月19日在华沙举办的“招募餐厅游客预测比赛”的完整解决方案的描述。其核心理念较为通用，适用于任何时间序列的比赛项目。实际上，这里提供的方案与我的团队赢得凯撒大师赛竞赛时所用的几乎完全一致。我们的私人LB得分为0.505，在比赛中这足以取得第三名的好成绩。 若要运行此解决方案，请首先下载git存储库并执行bash setup_directory.sh命令，该脚本将创建所有必需的文件夹。接着从相关来源获取训练和测试数据，并将其放置在input/目录下。还需下载air_store_info_with_nearest_active_station.csv文件并将它放在weather_data/中；同时要从同一来源下载1-1-16_5-31-17_Weather.zip并解压后放入weather_data/stations目录内。 至此，您已经拥有了进行比赛所需的全部数据。
     
  • Kaggle房价预测竞赛代码.zip
    优质
    本资料为参与Kaggle房价预测竞赛所编写的Python代码及数据处理脚本，内含特征工程、模型训练和评估等内容。 kaggle房价预测比赛代码.zip
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁平台上的用户查询次数，旨在通过历史搜索行为分析，帮助房产平台优化资源配置和用户体验。 房屋租赁信息查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】.zip包含了与房屋租赁相关信息的查询次数预测相关的数据和文件，适用于参与相关领域的数据分析或机器学习比赛。
     
  • 健康保险销售预测-Kaggle竞赛
    优质
    本Kaggle竞赛旨在通过分析客户信息和行为数据，建立模型预测健康保险的销售情况，助力保险公司优化营销策略。参赛者需运用机器学习技术，提高预测准确性。 Meningkatkan tingkat minat pengguna sebesar 10% Tujuan: - Memprediksi nasabah yang potensial untuk asuransi kendaraan. - Menemukan faktor penting dan karakteristik utama dari user yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Menemukan metode apa yang membuat customer tertarik. - Meningkatkan jumlah orang yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Mengimplementasikan pada sebuah simulasi bisnis untuk melihat apakah model yang dibuat memberikan dampak positif bagi perusahaan Asuransi. Metrik Bisnis: Penggunaan
     
  • 餐厅预订系统：基于微信的餐厅预约平台
    优质
    本平台是一款基于微信的餐厅预订系统，为用户提供便捷、高效的在线订餐服务。用户可轻松查找并预订心仪的餐厅，享受愉悦就餐体验。 餐厅预订基于微信的餐厅预约系统是大三上学期的一门课程设计项目。该项目使用ThinkPHP框架开发，并集成了微信接口类（@author 道奇 @link 版本1.2）。由于文件大小限制，图片和数据库未上传，如有需要进一步了解的信息，请私信联系。 该系统的特色包括： - 支持登录、订餐及选座流程 - 提供微信支付功能 - 用户可以绑定微信公众号 - 后台管理模块支持餐厅配置与菜品管理 系统运行截图已提供。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据集
    优质
    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集，包含大量有关借款人的信息，旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录，并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本，每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”，对于发生违约的情况会额外标注出损失率（范围在0到100之间），表示贷款的损失比例；而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失，这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。