用ps做网站网页广州百度首页优化
1.引言
作为一名（坦白说有点懒的）图像处理方向的研究生，说实话最近新开一个坑，可能是因为要寒假了比较无聊，这次带来的系列是kaggle数据处理竞赛的经典例题：纽约出租车行程时间问题。希望大家多多支持：）
1.1 问题背景
纽约充满了单行道、狭窄的街道，以及随时存在的无数行人。更不用说那些堵塞街道的汽车、摩托车和自行车了。再加上人们急于从A点赶到B点的情绪，结果就是你很可能会迟到，错过你需要准时参加的活动。
生活在像纽约这样的城市中，解决从A点到B点的问题（而不至于让自己抓狂）其实很简单：打车（或者使用Uber、Lyft等）。你不需要担心交通堵塞或行人问题，而且你还有时间做点别的事情，比如查看邮件。虽然听起来简单，但这并不意味着你一定能准时到达目的地。所以，你需要让司机走最短的路线。这里说的最短指时间最短。如果某条路线A比路线B长X公里，但能比路线B快Y分钟到达，那么你应该选择路线A。
要知道哪条路线是最佳路线，我们需要能够预测当选择某条路线时，行程会持续多长时间。因此，这场竞赛的目标是预测测试数据集中每个行程的持续时间，给定起始和结束坐标。
1.2 使用的库与函数
在这个项目中，我们使用了 Python 3.6.1 和以下库来处理数据、构建模型和可视化结果：
- Scikit-Learn：用于执行机器学习操作（如数据预处理、模型训练等）。
- Pandas：用于数据操作和处理，方便加载、清洗和转换数据。
- Numpy：Python中进行科学计算的基础包，支持高效的数值运算。
- XGBoost：用于构建预测模型的梯度提升算法，常用于回归和分类任务。
- Seaborn：基于Matplotlib构建的高级数据可视化工具，简化了绘图操作。
# 导入必需的库 import numpy as np # 数值计算 import pandas as pd # 数据处理 import seaborn as sns # 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 可视化 import xgboost as xgb # XGBoost 模型 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据划分 from sklearn.metrics import mean_squared_log_error # RMSLE 计算 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化 from math import radians, cos, sin, asin, sqrt import matplotlib plt.rcParams['figure.figsize'] = [16, 10]
1.3 数据加载
train = pd.read_csv('new-york-city-taxi-with-osrm/train.csv') test = pd.read_csv('new-york-city-taxi-with-osrm/test.csv') X_train = train.drop(columns=['trip_duration']) y_train = train['trip_duration'] X_test = test.drop(columns=['trip_duration']) y_test = test['trip_duration']
2. 数据准备处理
2.1 Trip Duration Clean-up
# 设置显示样式 sns.set(style="whitegrid") # 绘制 trip_duration 分布图（对数变换以更好显示分布） plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(train['trip_duration'], bins=100, kde=False, color='blue', log_scale=True) plt.title('Distribution of Trip Duration (Log Scale)', fontsize=16) plt.xlabel('Trip Duration (seconds, log scale)', fontsize=12) plt.ylabel('Frequency', fontsize=12) plt.show()从上图中可以看到，
trip_duration变量存在一些异常值，例如，最大行程时长高达 980 小时，而最小行程时长仅为 1 秒。这些异常值可能会扭曲数据分布，并对模型性能产生负面影响。清理方法：
决定排除超出平均值 2 个标准差范围的数据。这是因为，在正态分布的假设下，大多数数据（约 95%）应位于 2 个标准差范围内。此外，也可以尝试将范围扩大到 4 个标准差，观察其对最终结果的影响。
m = np.mean(train['trip_duration']) s = np.std(train['trip_duration']) train = train[train['trip_duration'] <= m + 2*s] train = train[train['trip_duration'] >= m - 2*s]
2.2 Latitude and Longitude Clean-up
限制纽约市边界范围内的坐标点
纽约市的边界（以经纬度表示）为：
- 经度范围：
city_long_border = (-74.03, -73.75)- 纬度范围：
city_lat_border = (40.63, 40.85)通过与
train.describe()的输出进行比较，可以发现某些坐标点（如pickup_longitude,pickup_latitude,dropoff_longitude,dropoff_latitude）超出了这些边界范围。这些点可能是异常值或数据错误。train = train[train['pickup_longitude'] <= -73.75] train = train[train['pickup_longitude'] >= -74.03] train = train[train['pickup_latitude'] <= 40.85] train = train[train['pickup_latitude'] >= 40.63] train = train[train['dropoff_longitude'] <= -73.75] train = train[train['dropoff_longitude'] >= -74.03] train = train[train['dropoff_latitude'] <= 40.85] train = train[train['dropoff_latitude'] >= 40.63]
2.3 Passenger_Count Clean-up
异常值：0，7，8，9
由于test中也有异常值，不能直接删除，考虑用最近的值替代：0–>1，7、8、9–>6train['passenger_count'] = train['passenger_count'].replace({0: 1, 7: 6, 8: 6, 9: 6}) test['passenger_count'] = test['passenger_count'].replace({0: 1, 7: 6, 8: 6, 9: 6})
2.4 Date Clean-up
在数据准备的最后一步，我们需要将日期变量（
pickup_datetime和dropoff_datetime）的格式转换为datetime类型。这一步将极大地简化后续的时间特征提取操作，例如:提取年、月、日、小时、分钟、星期、日期、其中加上“time”，用hour+minute/60，为了区分7:01与7:59；是否工作日、是否节假日 24小时切分为不同时段；早高峰、晚高峰、白天、夜晚 划分方式需要区分是否节假日，节假日没有早/晚高峰；# 提取基本时间特征 train['year'] = train['pickup_datetime'].dt.year train['month'] = train['pickup_datetime'].dt.month train['day'] = train['pickup_datetime'].dt.day train['hour'] = train['pickup_datetime'].dt.hour train['minute'] = train['pickup_datetime'].dt.minute train['weekday'] = train['pickup_datetime'].dt.weekday # 0=Monday, 6=Sunday train['date'] = train['pickup_datetime'].dt.date # 仅日期部分 # 创建 time 特征 (hour + minute / 60) train['time'] = train['hour'] + train['minute'] / 60 # 是否工作日 (0=周末, 1=工作日) train['is_workday'] = train['weekday'].apply(lambda x: 1 if x < 5 else 0) # 是否节假日 train['is_holiday'] = train['date'].apply(lambda x: 1 if x in holidays else 0) # 时间段划分函数 def assign_time_period(hour, is_holiday):if is_holiday: # 节假日if 7 <= hour < 21:return 'day' # 白天else:return 'night' # 夜晚else: # 非节假日if 7 <= hour <= 9:return 'morning_rush' # 早高峰elif 17 <= hour <= 21:return 'evening_rush' # 晚高峰elif 9 < hour < 17:return 'daytime' # 白天else:return 'night' # 夜晚 # 应用时间段划分 train['time_period'] = train.apply(lambda row: assign_time_period(row['hour'], row['is_holiday']), axis=1) # 查看结果 print(train[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'weekday', 'time', 'is_workday', 'is_holiday', 'time_period']].head())
懒得更新了，明天继续吧