【文件属性】：
文件名称：Traffics_demand_prediction：预测公交车票的需求
文件大小：1.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-09 02:20:18
JupyterNotebook
Traffics_demand_prediction
问题陈述：-探索西北14个不同的城镇，并使用Mobiticket售票的数据，预测将售出的售票数。
应用了各种模型，其中XGBOOST的最佳测试成绩为0.84211254
结论
Mobiticket和公交运营商可以使用这种最终模型来预测某些乘车的门票。 我们比较了六个不同回归模型的性能。 XGBoost回归模型在其中表现最好，其中包括错误率最低的集成模型。 我们对数据进行了预处理，以应用回归模型来预测车辆的速度以及源与目的地之间的距离。
【文件预览】：
Traffics_demand_prediction-main
----Transport Demand Prediction - Capstone Project .pdf(514KB)
----Traffics_movement_Prediction_Capstone_Project.ipynb(5.95MB)
----README.md(774B)