python数据挖掘与分析实战 神经网络预测销量代码勘误

最新推荐文章于 2024-04-26 10:53:34 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaoqqa/article/details/81736320
博客提及修改后的代码，展示了混淆矩阵结果。混淆矩阵常用于评估模型性能，此内容可能围绕代码修改对模型评估结果的影响。

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

修改后的代码

 

混淆矩阵结果显示

studiousq
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Python实现商品销量预测（一）
weixin_51767917的博客
07-26 2551
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。
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。
python研究股价_用Python预测股票价格变化
weixin_39977136的博客
12-08 579
长短期记忆(英语：Long Short-Term Memory，LSTM)神经网络，是一种时间递归神经网络(RNN)，该网络适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件，如股票价格预测和水文预报等。第一步 数据获取、可视化与预处理#************************ 导入所需的python库 **********************#import sysimport wa...
Python深度神经网络CNN预测数值
corn1949的博客
02-25 3387
Python深度神经网络CNN预测数值
python做销售预测_一个用python预测销量的小例子
weixin_29528865的博客
01-29 2424
无意中看到一本讲用python做数据运营的书，实操性较强。书名是《Python数据分析与数据化运营》(第2版)。书中给了很多的案例，作者还提供了可供操作的数据以及详细的代码。第一章中，为了说明数据分析是怎么回事，作者举了个预测销量的小例子。这个例子虽然简单，但是分析的步骤写得很清楚，包括数据处理、数据探索、建模、模型评估，预测等。这个例子的具体代码我也贴在图里啦。另，这本书适合有一定数据分析与py...
Python数据分析与挖掘实战中的错误总结与分析(持续更新)1.前言2.错误分析2.3第五章挖掘建模部分
qq_27851579的博客
07-07 849
1.前言 博主研究生第一年已经成为过去式了，上了课，修了学分。接下来两年就是要搞搞学术了，方向为：大数据分析与数据挖掘。从此篇开始，就将学习过程中一些问题和想法与友交流之。这里是博主在学习中看的一本书《python数据分析与挖掘实战》中基础篇的一些代码规范以及参考方法，供大家学习。 2.错误分析 由于第一章和第二章较为简单，这里就不在赘述，涉及到官方文档，大家一定多看看。 2.1第三章数据探索部分 代码3-1餐饮营销数据异常值检测代码 这个代码主要是利用箱型图来将异常值进行显示，按照书上敲完代码执行后，
计算机毕设 基于大数据的销量数据预测 -python销量预测 大数据 可视化
HUXINY的博客
09-26 423
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的销量数据预测🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分自回归模型描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。自回归模型必须满足平稳性的要求。
神经网络预测python.zip
03-23
电信公司评分预测、房价预测、爬虫、共享单车
利用python深度学习神经网络预测五年内糖尿病的发生（全代码）
环湖数据科学知识共享平台
07-23 2839
各位朋友大家好，今天我们做一个深度学习神经网络的项目，预测五年内糖尿病的发生。神经网络但凡入门数据科学的人都知道，我觉得叫神经网络是从仿生学角度的命名，从数据科学角度我更喜欢称它为多层感知机（multi-layer perceptron）。对于初学者来讲，我们是首先推荐使用keras库的，因为keras的代码易懂性强，比TensorFlow更容易书写。这个项目用到的数据是糖尿病数据集，我在写代码时会把数据链接发给大家。 import os import pandas as pd os.chdir(r"G:
时间序列预测：基于PyTorch框架的循环神经网络（RNN）实现销量预测
最新发布
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
04-26 4258
主要过程如下： 1、首先读取数据集csv文件，读取每天每个地区的销量数据，整理为按照地区分类的销量数据csv文件，并且将每天的销量数据合并为以周（星期）为单位的销量汇总数据。以下代码实现都是按照周进行预测的，比如说可以预测未来1周，2周，3周...等某地的销量数据。 2、数据整理好之后，执行train.py文件开始训练模型，模型生成的文件会保存至models文件夹下。 3、待训练完成之后执行predict.py文件，修改文件中的开始日期进行预测未来几周的销量数据。 4、观察模型训练效果，如果结构不理想
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。
基于Python的神经网络模型源代码
06-13
压缩包中包含一段神经网络模型源代码，和两个训练数据文件，两个测试文件。本模型用于识别手写数字，测试数据可以使用自己所手写的图片，图片像素必须是28*28. 代码运行平台是Anaconda上的NoteBook编辑器，如果要使用PyCharm编辑器，需要将matplotlib.pyplot模块所涉及的代码都删除掉。
基于人工神经网络的销售量预测方法初探
10-13
提出了一种新的梢售量预侧方法一一神经网络方法。以我国电视机销售量为实际预刚对 象运用神经网络方法付其进行了试验预刚, 并和常规的线性回归方法进行了比较, 结果表明神 经网络方法具有较高的精确度加较好的预测能力。
房价预测的BP神经网络实现_python代码
08-29
波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
神经网络预测模型
08-09
该代码为MATLAB程序代码，为一个预测小模型，适合智能专业大作业。
基于Python的自动售货机销售数据可视化分析及预测
毕业作品网站
07-10 7856
销量前五的商品销量柱状图:先将时间转换为标准格式，再讲时间列换位到索引上，用户输入要绘制那一月的销量柱状图，通过循环遍历得到次月商品名单，创建等长零列表，两列表压缩成字典，依次更新字典中商品销量，根据销量对字典进行排序，获取用户画前几的柱状图，绘图。......
python实现浅层神经网络预测猫狗
wwxy1995的博客
02-27 1797
吴恩达深度学习第三周编程题导入模块# Package imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases_v2 import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils im...
【ARIMA分产品销量预测】【python】
tianty1121的博客
10-23 1699
做70+个产品的销量预测，需输出预测的金额，置信区间，图表
基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统
Python极客之家
12-25 7334
本项目通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据，并对数据进行清洗、数据库存储，以便后续分析使用。将清洗后的数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观地了解销量情况和趋势。通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析，提取关键特征和规律，帮助用户发现影响销量的因素。基于历史销售数据和分析结果，采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测，帮助用户做出决策和制定销售策略。
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