Python在交通、能源和娱乐领域有哪些典型的预测分析实战案例?

Python有多个分析预测案例,例如: - 西雅图交通事故预测:通过分析西雅图市10年内的交通事故数据,以SEVERITYCODE(事故严重程度代码)作为响应变量y,其他列作为预测变量x,来预测事故严重程度,为西雅图交通政府制定更有效的交通事故预防措施和政策提供科学依据[^1]。 - 海上风力发电预测:使用多变量循环神经网络,定义了随机数种子函数和评估函数,评估函数可计算mae、rmse、mape和r_2等指标[^2]。 - 电影人气预测:通过特征工程构建,使用`train_test_split`函数将数据按80%训练、20%验证的比例划分训练集和验证集[^3]。 ### 代码示例 以下是海上风力发电预测中定义的随机数种子函数和评估函数代码: ```python import os import numpy as np import random as rn import tensorflow as tf from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score def set_my_seed(): os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0' np.random.seed(1) rn.seed(12345) tf.random.set_seed(123) def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) mape = (abs(y_predict - y_test) / y_test).mean() r_2 = r2_score(y_test, y_predict) return mae, rmse, mape, r_2 ``` 以下是电影人气预测中划分训练集和验证集的代码: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设X和y已经定义 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) ```

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