机器学习笔记8：基于TensorFlow的数据预测

最新推荐文章于 2025-03-07 14:07:30 发布

清水寺种辣椒

最新推荐文章于 2025-03-07 14:07:30 发布

阅读量2.6k

点赞数

分类专栏： Machine Learning 文章标签：机器学习 Tensorflow 预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ChenHaoUESTC/article/details/77622100

版权

本文介绍如何基于TensorFlow预测铁路客运量，通过分析历史数据，使用matplotlib展示数据趋势，并利用TensorFlow建立预测模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

机器学习笔记8：基于TensorFlow的数据预测

　　本文是在一篇博客预测天朝铁路的客运量一文中学习，代码部分引用该文，对其进行部分修改。

　　时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

铁路客运量历史数据

　　铁路客运量.csv（2005-2016月度数据）

使用matplotlib画出数据走势

import matplotlib.pyplot as plt  
import pandas as pd  
import requests  
import io  
import numpy as np  

url = 'http://blog.topspeedsnail.com/wp-content/uploads/2016/12/铁路客运量.csv'  
ass_data = requests.get(url).content  

df = pd.read_csv(io.StringIO(ass_data.decode('utf-8')))  # python2使用StringIO.StringIO