代码收藏家 课程作业：基于 Python 控制台的机器学习算法的热点景区人流量预测数据分析系统
1. 项目目标
本项目的目的是通过使用机器学习算法，基于天气、节假日、地理位置等因素，预测热门景区的游客人流量。通过模型训练、预测和结果可视化，帮助我们分析哪些因素对游客数量的影响最大。
2. 使用技术栈
3. 项目结构
4. 数据集模拟
本示例使用一个假设的景区人流量数据集，该数据集包括天气、节假日等因素对景区人流量的影响。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 1. 模拟数据集
data = {
'天气': ['晴天', '阴天', '晴天', '雨天', '阴天', '晴天', '雨天', '晴天', '阴天', '雨天'],
'节假日': ['是', '否', '否', '是', '否', '是', '是', '否', '是', '否'],
'旅游季节': ['旺季', '淡季', '旺季', '淡季', '淡季', '旺季', '淡季', '旺季', '旺季', '淡季'],
'周末': ['是', '否', '否', '是', '否', '是', '是', '否', '是', '否'],
'景区位置': ['市区', '郊区', '市区', '郊区', '市区', '市区', '郊区', '市区', '郊区', '郊区'],
'人流量(人次)': [5000, 2000, 3000, 1000, 1500, 4500, 1200, 3500, 4700, 1300]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 2. 数据预处理
# 将分类变量转换为数值
df['天气'] = df['天气'].map({'晴天': 2, '阴天': 1, '雨天': 0})
df['节假日'] = df['节假日'].map({'是': 1, '否': 0})
df['旅游季节'] = df['旅游季节'].map({'旺季': 1, '淡季': 0})
df['周末'] = df['周末'].map({'是': 1, '否': 0})
df['景区位置'] = df['景区位置'].map({'市区': 1, '郊区': 0})
# 特征和目标变量
X = df[['天气', '节假日', '旅游季节', '周末', '景区位置']]
y = df['人流量(人次)']
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
详细开发报告
1. 项目概述
本项目通过使用机器学习算法，基于天气、节假日、旅游季节、景区位置等因素，预测景区的游客人流量。通过线性回归和随机森林回归模型的训练，我们得到了对人流量的预测，并且通过可视化展示了模型的预测效果。
2. 数据集与特征
天气：天气情况（晴天、阴天、雨天），影响游客流量的一个重要因素。节假日：是否为节假日，节假日通常会导致景区人流量激增。旅游季节：是否为旅游旺季，旺季通常会吸引更多游客。周末：是否为周末，周末也是游客增加的一个因素。景区位置：景区的地理位置（市区或郊区），市区通常游客较多。人流量(人次)：表示景区的游客数量。3. 数据预处理
天气、节假日、旅游季节、周末 和 景区位置 这些分类变量转换为数值型数据，便于机器学习算法处理。StandardScaler 对数据进行了标准化处理，使得每个特征的值在相同的范围内。4. 模型选择与训练
5. 模型评估
6. 结果与可视化
7. 优化与扩展
总结
本项目展示了一个基于机器学习的热点景区人流量预测系统。通过对天气、节假日、旅游季节、景区位置等因素的分析和预测，我们能够合理预测不同时间段的景区人流量。通过模型评估与可视化展示，进一步理解了不同特征对景区人流量的影响，为未来的扩展和优化提供了依据。
项目实际演示效果：
作者：源码空间站11
