基于微擎 集卡活动

功能需求:

1、 “ 添加集卡活动 ”  

2、“ 添加卡片 ”

3、用户点击抽卡

4、填入记录表

需要的数据表

集卡活动表:ims_yzpx_sun_card

需要的字段:id、 title、 img_cover(封面图)、img(轮播图)、rule(规则)、prize_details(奖品详情)、drawtimes(抽奖次数)、helptimes(求助次数)、prizenum(奖品总数)、joinnum(参与数量)、joinnum_xn(虚拟参与数量)、winnum(获奖数量)、winnum_xn(虚拟获奖数量)、start_time、end_time、createtime、check_color_one(卡片抽中前颜色)、 check_color_two(卡片抽中后颜色)、uniacid、status、prizename(奖品名称)、prizetype(1=到店  2=物流  3=二者皆可)、

 

卡片表:ims_yzpx_sun_card_font


 

接口中用户执行抽卡

//执行抽卡
    public function doPagecardLog()
    {
        global $_W, $_GPC;
        $uniacid = $_W['uniacid'];
        $data['uniacid'] = $uniacid;
        $id = $_GPC['id'];  //集卡活动的id
        //获取对应活动的集卡卡片
        $fontList = pdo_getall('yzpx_sun_card_font', array('cid' => $id,'uniacid' => $_W['uniacid']));
        $arr=array();
        //将卡片可概率重组数组
        foreach ($fontList as $k => $v) {
            // var_dump($v);exit();
            $arr[$v['id']] = $v['chance'];
            // $arr[$v['font']] = $v['chance'];
        }
        $fid = $this->get_rand($arr); //根据概率获取奖项id
        //根据fid查询对应卡片文字获得
        $font = pdo_fetch("select id,font from ".tablename('yzpx_sun_card_font')." where `uniacid`='$uniacid' and cid='$id' and id='$fid'");
        $data = array(
            'uniacid' => $_W['uniacid'],
            'uid' => $_GPC['uid'],     //用户id  4588
            'cid' => $_GPC['id'],     //集卡活动id  20
            'fid' => $fid,
            'font' => $font['font'],
            'createtime'=>time(),
        );
        $res = pdo_insert('yzpx_sun_card_getlog', $data);
        if ($res) {
            return $this->result(0, 'success', $data);
        } else {
            return $this->result(1, 'error', ['sts' => 0]);
        }
    }

用户抽卡后就需要存入一张记录表里

 

 

 

基于机器学习的装箱作业数量预测模型与方法通常涉及多个步骤,包括数据收、特征工程、模型选择、训练与调优,以及最终的预测与评估。此类预测模型可以借鉴房屋价格预测中的方法,但需根据装箱作业的特定场景进行调整。 ### 数据准备与特征工程 装箱作业数量预测需要收与港口运营相关的数据,例如历史作业量、天气状况、节假日信息、船舶到港时间表、货物类型分布等。这些数据可以通过数据清洗和标准化处理后,作为模型的输入特征。类似于房屋价格预测中将数据按8:2划分训练和验证的方法,装箱作业预测也需要将数据划分为训练和测试,以确保模型的泛化能力[^2]。 ### 模型选择与训练 在模型选择方面,可以采用多种机器学习算法,包括但不限于线性回归、岭回归、决策树回归、随机森林回归等。这些算法在房屋价格预测中已被广泛应用,同样适用于装箱作业数量预测。例如,随机森林回归能够处理非线性关系,并且对异常值和缺失值具有较好的鲁棒性。 ### 参数调优与模型评估 模型训练过程中,通过网格搜索(GridSearchCV)等方法对超参数进行调优,以找到最佳的模型参数组合。模型评估通常使用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标来衡量预测结果与实际值之间的差异。此外,还可以通过绘制预测值与真实值的对比图来直观评估模型性能。 ### 示例代码 以下是一个使用随机森林回归进行预测的示例代码: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error import pandas as pd # 假设df是已经预处理过的数据框,其中包含特征和目标变量'JobCount' X = df.drop('JobCount', axis=1) y = df['JobCount'] # 划分训练和测试 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林回归模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, predictions) mae = mean_absolute_error(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'Mean Absolute Error: {mae}') ``` ### 模型优化与应用 为了进一步提高模型的预测准确性,可以考虑引入时间序列分析方法,如ARIMA或LSTM神经网络,特别是当数据具有明显的时间趋势时。同时,也可以结合外部因素(如经济指标、季节性变化)来增强模型的预测能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值