python数据分析与挖掘实战 决策树预测销量高低

最新推荐文章于 2025-06-15 18:03:59 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaoqqa/article/details/81711367
本文解决了一个在源代码中出现的错误，该错误源于属性值被不当转换为矩阵，通过避免这一转换，确保了代码能够成功运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

按照源代码编写会出现以下错误

后来发现是因为源代码在截取数据时将属性值转为了矩阵，所以我们不要转，就可以成功运行

studiousq
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Python数据分析与挖掘实战总结
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《python数据分析与挖掘实战》 ID3决策树
yunzifengqing的博客
05-14 1472
#-*- coding: utf-8 -*- #使用ID3决策树算法预测销量高低 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC from sklearn.tree import export_graphviz #导入相关函数，可视化决策树。 #from sklearn.externals.six import StringIO 书中导入的这个包实际上没有用到 #参数初始化 filename = r'D
Python实现商品销量预测（一）
weixin_51767917的博客
07-26 2556
那继续回到刚才的问题，数据读取。我尝试直接把里面的all_data替换成读取的xlsx里面的内容。看来直接在terminal上安装是对不上这个project的虚拟环境的，得在虚拟环境里装才行。那就一步步来吧，给到的工作表的数据类型是xlsx，python有直接读取xlsx的方法吗？我在Pycharm的terminal上安装这个库，显示安装完成，但运行时仍然会报错。我尝试了一下，报错了，提示缺少"openpyxl"这个库，那就试着装一下吧。很明显，数据需要进一步的处理。ok，读取excel的问题解决了。
决策树可视化（sklearn、graphviz）——python数据分析与挖掘实战 5-2 决策树预测销售量高低
yyj_me的博客
05-06 1939
若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）： AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns' 解决办法： 方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x) 方法二：将代码： x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y=data.i...
人工智能实验六（决策树）
最新发布
shyywt的博客
06-15 743
ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。可视化的决策树：使用matplotlib和sklearn.tree.plot_tree函数生成的图形，展示了决策树的结构，包括节点、分支和叶节点。可视化的决策树：使用matplotlib和sklearn.tree.plot_tree函数生成的图形，展示了决策树的结构，包括节点、分支和叶节点。
Python实现商品销量预测（二）
weixin_51767917的博客
07-27 668
在上一篇文章中，我在寻找数据预处理的方式，粗略看了一下，感觉有点复杂。转念一想，我要处理的数据量并不算大，也就1000多条，要不我直接手动筛选好了orz。下一步是结合代码选择处理方式，我所选择的代码是对txt文本进行处理，那么为了方便以及避免后续可能出现的问题，我先把xlsx处理成与之相对应的txt格式吧。我重新更换了断点，再检查了一遍，终于抓到你了，原来是2022.5.13的数据有问题。我手动筛选了一下，去掉了日期无效的条目，因为要进行预测，日期是必要的项目。在经过对比，排查以后，终于发现问题在哪了。
不靠谱的预测：今年双十一的销量是 6213 亿元
CDA数据分析师
11-10 1409
CDA数据分析师 出品 作者：曹鑫 双十一到今年已经是13个年头，每年大家都在满心期待看着屏幕上的数字跳动，年年打破记录。而 2019 年的天猫双11的销售额却被一位微博网友提前7个月用数据拟合的方法预测出来了。他的预测值是2675.37或者2689.00亿元，而实际成交额是2684亿元。只差了5亿元，误差率只有千分之一。 但如果你用同样的方法去做预测2020年的时候，发现，预测是3282亿，实际却到了 4982亿。原来2020改了规则，实际上统计的是11月1到11日的销量，理论上已经不能和历史数据合并预.
python数据分析与挖掘实战 之笔记2
灿灿的博客
12-30 1558
《python数据分析与挖掘实战》学习笔记2 经过前面章节的分析，即对数据进行探索和预处理，得到了处理后的数据。根据所得到的数据建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、和偏差检测等模型，提取数据中蕴含的有价值的信息。下面就将对这部分知识做大致的介绍。 1、分类与预测 1.1 回归分析 本小节只对二分类Logistic回归模型的相关原理进行介绍： （1）该模型的因变量只有0-1两个取值，...
python数据分析：携程出行产品预测未来14个月销量
zhuiqiuuuu的博客
11-15 8081
数据挖掘入门与实战 公众号： datadw 原文：https://www.kesci.com/apps/home/#!/forum/postdetail/59194c685d9f204ee315ed90 回复公众号“携程预测”获取本文数据分析python源码. 调查发现，在出行产品业务中，不同区域的产品需求量级不一样，不同时段需求量会有高低起伏，相同区域相同时段各产品的需求量因产品特性不同又...
利用python中的xgboost对超市销量进行预测
11-19
资源包括某超市四个月的各大中小类的销售记录，代码利用星期特征，去除噪声，用xgboost进行预测，代码中包含了一些基础的分析方法，可供新手参考。
ID3决策树（含预测函数）
09-20
使用Java实现的ID3决策树，内含数据文件及ID3类的源代码。实现了决策树分类，结果存储为XML文件，以及基于模型进行的分类预测。
基于pandas的决策树(decision tree)
03-01
基于pandas的决策树(decision tree)，人工智能机器学习实验
5-3 神经网络算法预测销量高低（python3.6下运行）
sinat_17588957的博客
05-06 2680
直接参考博文，https://blog.youkuaiyun.com/appleyuchi/article/details/71057012 其他类似博文：https://www.cnblogs.com/1138720556Gary/p/10040710.html https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41276745/article/details/79669529 直接复制代码运...
毕业设计：基于python商品销售数据分析可视化系统+爬虫+ ARIMA 时序预测模型 淘宝商品数据分析 Django框架（源码）✅
十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
05-08 1613
毕业设计：基于python商品销售数据分析可视化系统+爬虫+ ARIMA 时间序列预测模型 淘宝商品数据分析 Django框架（源码）✅
双十一数据被质疑？教你如何用Python预测未来趋势！
PythonJavaPHP的博客
11-15 1622
正当大家还沉静在购物狂欢的氛围之中，质疑数据造假的声音也随之而来。就在今年4月份的时候，有人按照公式已经得出了2019年双11的大致成绩，即2689亿元，这样精准的预测引得不少网友再次围观。 利用二次多项式预测未来三年数据结果： 预测2019年淘宝双11当天销售额：2676.37亿 预测2020年淘宝双11当天销售额：3273亿 预测2021年淘宝双11当天销售额：3930.76亿 ...
C4.5决策树预测销量
Qton_优快云的博客
04-15 9022
关键词:餐饮业；销售量;预测；C4.5决策树；python; 就餐饮企业而言，由于餐饮业是生产和销售同时进行的，因此销售预测对餐饮业十分重要。基于C4.5决策树建立模型，应用python软件计得出未来销售量的高低，从而减少菜品脱销现象以及因材料准备不足而造成的销售延误。
利用sklearn中 ID3算法实现简单的课程销量预测+决策树可视化
heccxx的博客
07-15 2791
决策树中ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法主要用到每个属性的信息增益，使用到信息熵。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定集合的测试属性。对被选取的测试属性创建一个节点，并以该节点的属性标记，对该属性的每个值创建一个分支据此划分样本. 信息熵从通俗易懂的角度来说就是信息的价值。比如本次是做对网络上课程销量的预测，而影响一门课程销量的因素有该课程是否有...
《python数据分析与挖掘实战》读书笔记代码精解
1. **《python数据分析与挖掘实战》**：这是一部以Python语言为基础，专门讲解如何使用Python进行数据分析和数据挖掘的实战类书籍。这类书籍通常会涉及以下几个方面： - **Python基础**：介绍Python语言的基础知识...
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