暑期十测 round1

volume1
day1
组合数:水题。。。直接上杨辉三角。
构造回文字符串:区间dp、最长公共子序列两种写法。对dp又有了进一步的认识。
最长回文:manachar模板题(此模板真好背)。
day2:
我要的幸福:bfs乱搞,先把小的添加进队列。
组合字符串:记忆化搜索。
行程得分:dp待填坑。
day3
天黑黑:用栈模拟二叉树,再贪心。
找字符串:kmp裸题(新技能get)。
longpo的回文:超级繁琐的预处理+区间dp
day4:
最小值维护:堆裸题。
重复字符串:kmp妙用。
进程分配:排序,然后维护三个指针。能补则补是突破口。
day5:
增加删除线段:用数组模拟链表,再n2暴力。
维护集合:离线+快排,trie树。
恨7不成妻:数位dp待填坑。
day6:
度熊的哈希:线段树,逆元。
度熊的字典:trie树。
彩票中奖几率:分类讨论+乱搞。
day7
计算后缀表达式:水题。
刻录光盘:tarjan缩点,再找有几个入度为0的缩点。
树的难题:树形dp,题解十分精妙(bzoj 3257)。
day8
判断图的连通性:倒着做并查集。
割点和桥的数量:裸题。
perm排列计数:逆元+dp
day9:
度熊的全排列名字:离线+快排。
中位数计数:前缀和+乘法原理(bzoj 中位数图)。
双核CPU:最大流(我不会哈哈哈..But我骗了50分)。
day10:
魏传之长坂逆袭:dfs一遍再添加(考试时候手残+脑残)。
蜀传之单刀赴会:堆优化dij+状压dp
吴传之火烧连营:trie树。

### 数据准备与特征工程 在使用决策树算法进行暑假旅游消费预时,首先需要收集和整理相关的数据。这些数据可以包括用户的年龄、职业、收入水平等基本信息,以及旅行信息如目的地、旅行天数、同行人数、住宿类型和交通方式等[^3]。此外,时间因素如出发日期、是否节假日和天气情况也是重要的特征。 为了提高模型的性能,需要对类别型变量进行独热编码(One-Hot Encoding),并对数值型变量进行标准化或归一化处理。这一过程可以通过 `pandas` 和 `scikit-learn` 库中的函数实现。 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler # 假设 df 是一个包含原始数据的 DataFrame # 对类别型变量进行独热编码 categorical_features = ['destination', 'transportation'] df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=categorical_features) # 对数值型变量进行标准化 numerical_features = ['age', 'income', 'travel_days'] scaler = StandardScaler() df_encoded[numerical_features] = scaler.fit_transform(df_encoded[numerical_features]) ``` ### 模型选择与训练 决策树回归是一种有效的非线性模型,能够捕捉特征与目标之间的复杂关系。它对缺失值和异常值不敏感,并且可以提供特征重要性评估,有助于理解哪些因素对消费影响较大。 ```python from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # 假设 X 是特征矩阵,y 是目标变量 model = DecisionTreeRegressor() model.fit(X, y) ``` ### 模型评估 在训练模型后,需要对模型进行评估以确保其性能。常用的评估指标包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和 R² 分数。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score # 假设 y_test 是真实值,y_pred 是预值 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) ``` ### 特征重要性分析 决策树模型可以通过 `feature_importances_` 属性获取各特征的重要性,从而进一步优化模型或解释结果。 ```python importances = model.feature_importances_ ``` ### 总结 构建一个用于暑假旅游消费预的决策树模型,需从数据预处理、特征工程、模型选择到评估等多个环节进行系统设计。通过合理的特征工程和模型训练,可以有效地预旅游消费[^1]。
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