2024.12.15学习总结

今天写测试,写了两道,运行没问题,后续的题目还没有看。先把前两道的题目和代码贴出来,这里我认为这两道代码还有改进的地方。目前来看代码写的有些冗余。每天会将代码的逻辑理顺,看看能不能写出更简洁的程序。

#include<stdio.h>
int main()
{
	int a = 0;
	int b = 0;
	int dis = 0;
	scanf("%d%d", &a, &b);
	if (a > b && b > 0)
	{
		dis = a;
	}
	else if (b > a && a > 0)
	{
		dis = b;
	}
	else if (a < b && b < 0)
	{
		dis = (-1) * a;
	}
	else if (b < a && a < 0)
	{
		dis = (-1) * b;
	}
	else if (a < 0 && b>0)
	{
		dis = (-1) * a * 2 + b;
	}
	else if (a > 0 && b < 0)
	{
		dis = (-1) * b * 2 + a;
	}
	else if (a == b)
	{
		if (a > 0)
			dis = a;
		else if (a < 0)
			dis = (-1) * a;
		else
			dis = 0;
	}
	else if (a == 0 && b > 0)
		dis = b;
	else if (a == 0 && b < 0)
		dis = (-1) * b;
	else if (b == 0 && a > 0)
		dis = a;
	else if (b == 0 && a < 0)
		dis = (-1) * a;
	printf("%d", dis);
	return 0;
}

#include<stdio.h>
int main()
{
	int s = 0;
	int v = 0;
	int hour = 0;
	int mie = 0;
	int hours = 0;
	int mint = 0;//之后需要判断其是否为整数
	scanf("%d%d", &s, &v);
	if (s % v == 0)
	{
		mint = s / v+10;
	}
	else if (s % v != 0)
		mint = (s / v) + 1+10;//需要多少分钟
	if (mint > 60)
	{
		hour = (mint) / 60;
		if (mint % 60 != 0)
		{
			mie = (mint) % 60;
			if (8 - hour > 0)//时针 补0
			{
				if (60 - mie > 9)
					printf("0%d:%d", 8 - 1 - hour, 60 - mie);
				else
					printf("0%d:0%d", 8 - 1 - hour, 60 - mie);
			}
			else if (8 - hour == 0)
			{
				if (60 - mie > 9)
					printf("00:%d", 60 - mie);
				else
					printf("00:0%d", 60 - mie);
			}
			else if (8 - hour < 0)
			{
				hours = hour - 8;
				if (24 - hours > 9)
				{
					if (60 - mie > 9)
						printf("%d:%d", 24-1-hours, 60 - mie);
					else
						printf("%d:0%d", 24 - 1 - hours, 60 - mie);
				}
				else if (24 - hour <= 9)
				{
					if (60 - mie > 9)
						printf("%0d:%d", 24 - 1 - hours, 60 - mie);
					else
						printf("%0d:0%d", 24 - 1 - hours, 60 - mie);
				}

			}
		}
		else if (mint % 60 == 0)
		{
			printf("0%d:00", 8 - 1 - hour);
		}
		
	}
	else if (mint == 60)
	{
		printf("07:00");
	}
	else if (mint < 60)
	{
		if (60 - mint > 9)
			printf("07:%d", 60 - mint);
		else
			printf("07:0%d", 60 - mint);
	}
	return 0;
}

<think>好的,我现在需要帮助用户解决使用CART决策树模型进行交通流量预测的问题。用户的具体需求是基于嘉兴市南湖区中山东路的数据,时间范围是2024年10月1日至2025年1月1日,每小时记录一次,特征包括车流量、平均速度、温度、天气、是否为节假日和风力等级。已预处理好的训练集是2024年10月1日至202412月1日的数据,需要通过网格搜索和五折交叉验证进行参数调优并构建模型。 首先,我要确认用户的问题和要求。用户希望得到一个具体的代码示例,以及相关的步骤说明,用于构建CART决策树模型,并且要使用网格搜索和交叉验证进行参数调优。此外,用户提到了特定的数据集和特征,这可能需要特别的数据预处理步骤。 接下来,我需要回顾之前提供的回答,确保这次回答在结构和内容上保持一致,并且符合用户之前的指示。之前的回答中包括了数据生成、模型构建、参数调优、评估和可视化等部分。用户现在的情况有所不同,因为数据集是特定的,且需要处理时间序列数据,但可能不需要生成模拟数据,而是使用真实数据。 用户提到的特征包括车流量、平均速度、温度、天气、是否为节假日和风力等级。其中,天气是分类变量,需要编码处理,比如使用独热编码。是否为节假日是二元变量,可能需要转换为0和1。温度、风力等级是数值型,可能需要标准化或分箱处理,不过决策树通常对数据缩放不敏感,但分箱可能有助于提升模型性能。 时间范围是每小时记录一次,但用户可能没有明确说明是否需要考虑时间序列特征,比如滞后特征、滑动窗口平均等。在之前的回答中提到了增加时间序列特征的建议,这里可能需要提醒用户添加相关特征,如小时、星期几等,但用户已经提供了小时数据,可能已经包含在特征中。需要确认数据是否包含这些时间相关的特征,或者是否需要从时间戳中提取。 数据预处理方面,用户提到数据已经预处理好了,但可能需要检查是否进行了缺失值处理、异常值处理、特征编码等。例如,天气作为分类变量,是否已经转换为数值型或独热编码?如果用户的数据已经是处理好的,可能只需要在代码中进行必要的编码步骤。 模型构建部分,CART决策树回归模型需要使用scikit-learn的DecisionTreeRegressor,设置合适的参数,并通过网格搜索优化。用户明确要求使用网格搜索和五折交叉验证,因此代码中需要包含GridSearchCV的部分,参数网格包括max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf等。 评估指标方面,用户可能需要使用MAE、MSE、R²等回归指标,如之前的示例。同时,特征重要性分析也是必要的,以帮助用户理解哪些特征对交通流量预测影响最大。 另外,用户可能需要可视化结果,如真实值与预测值的对比图,以及特征重要性的条形图。这些在之前的回答中也有提到,所以应该在代码中包含相应的可视化部分。 需要注意,用户的训练数据是2024年10月至12月,测试数据可能是12月之后的,但用户给出的时间范围到2025年1月1日,所以测试集应该是202412月2日至2025年1月1日。在代码中需要正确划分训练集和测试集,可能使用时间序列分割而不是随机分割,但用户可能已经预处理好了训练集,所以直接使用即可。 可能的挑战包括如何处理时间序列数据的特性,比如自相关性、趋势和季节性。CART决策树本身不处理时间序列,所以需要用户手动添加时间相关特征,如小时、星期几、是否为高峰时段等。如果用户的数据中没有这些特征,可能需要建议用户进行特征工程。 最后,确保代码符合Python最佳实践,正确导入库,处理数据,构建模型,调参,评估和可视化。同时,引用之前的引用[^1]和[^2]中的内容,如网格搜索参数和决策树的特性。 总结步骤: 1. 数据预处理:编码分类变量,处理时间特征。 2. 划分训练集和测试集(按时间顺序)。 3. 设置参数网格,使用GridSearchCV进行五折交叉验证。 4. 训练最优模型,评估性能。 5. 分析特征重要性,可视化结果。 6. 提供模型应用建议,如时间特征工程、集成方法等。</think>以下是基于CART决策树模型实现嘉兴市南湖区中山东路交通流量预测的完整解决方案,严格遵循您提出的时空特征要求和参数调优需求: --- ### **完整代码实现** ```python # 导入核心库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV, TimeSeriesSplit from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score # 数据加载(假设已预处理为DataFrame) # 列顺序:时间戳,车流量,平均速度,温度,天气,节假日,风力等级,目标流量 # 注:这里假设数据已按时间排序且完成缺失值处理 def load_data(): # 实际应替换为真实数据路径 df = pd.read_csv('zhongshandonglu_traffic.csv', parse_dates=['时间戳']) return df # 特征工程函数 def feature_engineering(df): # 提取时间特征 df['小时'] = df['时间戳'].dt.hour df['星期'] = df['时间戳'].dt.weekday df['是否周末'] = df['星期'].isin([5,6]).astype(int) # 构造周期性特征 df['小时_sin'] = np.sin(2*np.pi*df['小时']/24) df['小时_cos'] = np.cos(2*np.pi*df['小时']/24) return df.drop(columns=['时间戳']) # 主流程 if __name__ == "__main__": # 数据加载与预处理 raw_df = load_data() processed_df = feature_engineering(raw_df) # 划分特征与目标变量 X = processed_df.drop(columns=['目标流量']) y = processed_df['目标流量'] # 定义预处理转换器 categorical_features = ['天气'] numeric_features = ['车流量','平均速度','温度','风力等级'] binary_features = ['是否节假日'] preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('cat', OneHotEncoder(), categorical_features), ('num', 'passthrough', numeric_features), ('binary', 'passthrough', binary_features) ]) # 时间序列交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) # 构建管道 pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('regressor', DecisionTreeRegressor(random_state=42)) ]) # 网格搜索参数空间 param_grid = { 'regressor__max_depth': [5,7,9], 'regressor__min_samples_split': [20,30,50], 'regressor__min_samples_leaf': [10,15,20], 'regressor__max_features': [0.6, 0.8, 'auto'] } # 网格搜索(使用时间序列分割) grid_search = GridSearchCV( estimator=pipeline, param_grid=param_grid, cv=tscv, scoring='neg_mean_absolute_error', n_jobs=-1, verbose=2 ) # 模型训练 grid_search.fit(X, y) # 输出最优参数 print("最优参数组合:", grid_search.best_params_) best_model = grid_search.best_estimator_ # 模型评估 y_pred = best_model.predict(X) print(f"训练集MAE: {mean_absolute_error(y, y_pred):.2f}") print(f"训练集R²: {r2_score(y, y_pred):.2f}") # 特征重要性分析 feature_names = (numeric_features + list(best_model.named_steps['preprocessor'] .named_transformers_['cat'] .get_feature_names_out(categorical_features)) + binary_features) importance = pd.Series(best_model.named_steps['regressor'].feature_importances_, index=feature_names) print("\n特征重要性排序:") print(importance.sort_values(ascending=False)) ``` --- ### **关键技术解析** 1. **时间特征处理** - 通过`dt`对象提取小时、星期等时间维度特征 - 构造周期性特征`小时_sin`/`小时_cos`捕捉交通流量的昼夜周期模式[^1] - 采用`TimeSeriesSplit`保持时间序列顺序性,避免未来信息泄露 2. **分类变量编码** - 对天气特征使用`OneHotEncoder`进行独热编码 - 保留二进制特征(是否节假日)的原始数值形式 3. **参数调优策略** ```python param_grid = { 'regressor__max_depth': [5,7,9], # 控制模型复杂度 'regressor__min_samples_split': [20,30,50], # 防止过拟合 'regressor__min_samples_leaf': [10,15,20], # 叶节点最小样本量 'regressor__max_features': [0.6,0.8,'auto'] # 随机选择特征子集 } ``` 通过网格搜索寻找最优参数组合,平衡模型复杂度与泛化能力[^2] --- ### **模型部署建议** 1. **实时预测架构** ```python def predict_traffic(input_data): # 输入数据预处理 input_df = pd.DataFrame([input_data]) processed = feature_engineering(input_df) # 使用保存的模型进行预测 return best_model.predict(processed)[0] # 示例输入(需与训练数据格式一致) sample_input = { '时间戳': '2025-01-01 08:00:00', '车流量': 120, '平均速度': 35.6, '温度': 18, '天气': '雨', '是否节假日': 1, '风力等级': 3 } print(predict_traffic(sample_input)) ``` 2. **模型监控** - 定期计算预测误差漂移指标: $$ \text{PSI} = \sum (实际分布比例 - 预期分布比例) \times \ln(\frac{实际分布比例}{预期分布比例}) $$ - 当PSI>0.2时触发模型重训练 --- ### **优化方向建议** 1. **增强时间特征** - 添加邻近时段的流量滑动平均值: $$ \text{滑动平均} = \frac{1}{w}\sum_{i=t-w}^{t-1} y_i $$ - 构造高峰时段标识(如7-9时、17-19时) 2. **集成学习方法** ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 替换决策树为随机森林 param_grid.update({ 'regressor__n_estimators': [100,200], 'regressor__max_samples': [0.6,0.8] }) ``` ---
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