python sklearn 回归案例:车流量预测

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"""回归案例 车流量预测根据已有数据 对流量进行回归预测
"""
import numpy as np
import sklearn.preprocessing as sp
import sklearn.model_selection as ms
import sklearn.svm as svm
import sklearn.metrics as sm
import sklearn.naive_bayes as nbclass DigitEncoder:"""数字与字符串互转"""def fit_transform(self, y):return y.astype(int)def transform(self, y):return y.astype(int)def inverse_transform(self, y):return y.astype(str)# 读取数据集 整理数据集
lines = np.loadtxt(r".\traffic.txt", delimiter=',', dtype='str')
print(lines.shape)# 读取数据
lines = np.array(lines)# 整理样本空间 并编码 （对列执行标签编码）
x, y = [], []
encoders = []  # 标签编码数组
for index, row in enumerate(lines.T):rowStr = row[index]if rowStr.isdigit():encoder = DigitEncoder()  # 数字编码else:encoder = sp.LabelEncoder()  # 标签编码if index < (len(lines.T) - 1):  # 训练样本 Xx.append(encoder.fit_transform(row))else:y = encoder.fit_transform(row)  # 训练样本结果 Yencoders.append(encoder)x = np.array(x).T  # 转置
y = np.array(y)print(x.shape, y.shape)
print(x[0], y[0])train_x, test_x, train_y, test_y \= ms.train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=7)# 选择模型 训练模型
model = svm.SVR(kernel="rbf", C=10, epsilon=0.1, gamma="auto")
model.fit(train_x, train_y)# 测试数据集预测
prd_test_y = model.predict(test_x)
print(sm.r2_score(test_y, prd_test_y))# 真实数据预测
# 数据整理
data = [['Tuesday', '13:35', 'San Francisco', 'yes']]
data = np.array(data).T
x = []
for row in range(len(data)):encoder = encoders[row]x.append(encoder.transform(data[row]))
x = np.array(x).T# 真实数据预测
prd_y = model.predict(x)
print("真实数据预测结果:", int(prd_y))

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