kaggle项目之宠物收养的速度预测
以下是基于Kaggle上的"San Francisco Crime Classification"数据集的预测分析代码，使用了Python和经典的机器学习算法。 ```python #导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #读取数据 train = pd.read_csv('train.csv', parse_dates=['Dates']) test = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['Dates']) #数据预处理 le_category = LabelEncoder() train['Category'] = le_category.fit_transform(train['Category']) train['DayOfWeek'] = train['Dates'].dt.dayofweek train['Hour'] = train['Dates'].dt.hour train['Month'] = train['Dates'].dt.month test['DayOfWeek'] = test['Dates'].dt.dayofweek test['Hour'] = test['Dates'].dt.hour test['Month'] = test['Dates'].dt.month #特征选择 features = ['X', 'Y', 'DayOfWeek', 'Hour', 'Month'] X_train = train[features] X_test = test[features] y_train = train['Category'] #模型训练与预测 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred = rfc.predict_proba(X_test) #生成提交结果数据 submission = pd.DataFrame(y_pred, columns=le_category.classes_) submission.set_index(test['Id'], inplace=True) submission.to_csv('submission.csv', index_label='Id') ``` 在这里，我们使用了一个随机森林分类器，对犯罪类型进行预测。在数据预处理中，我们将分类变量编码为数字，并添加了一些新的特征。在特征选择中，我们选择了X、Y坐标、星期几、小时和月份作为特征。通过训练和预测，我们得到了一个预测矩阵，它包含了每个测试样本属于每种犯罪类型的概率。最后，我们将结果保存到submission.csv文件中，以便提交给Kaggle竞赛。
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