《AI技術應用》課件-任務1-任務3.1.2-校園消費數(shù)據(jù)分析流程的設計_第1頁
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文檔簡介

項目三機器智能：機器學習模型應用項目引入：項目背景：校園一卡通是集身份認證、金融消費、數(shù)據(jù)共享等多項功能于一體的信息集成系統(tǒng)。項目目標：1、通過可視化分析學生的消費行為和食堂的運營狀況，為食堂運營提供建議。2、構建學生消費細分模型，為學校判定學生的經(jīng)濟狀況提供參考意見。智慧校園消費數(shù)據(jù)

機器學習分析項目三機器智能：機器學習模型應用任務一

項目需求分析

模塊2:校園消費數(shù)據(jù)分析的環(huán)境搭建任務一

項目需求分析

第一：校園消費數(shù)據(jù)查看與預處理pandas第三方二，校園消費數(shù)據(jù)可視化分析我們通過用于數(shù)據(jù)可視化分析學生的消費行為和食堂的運營狀況，為食堂運營提供建議。第三，校園消費數(shù)據(jù)的模型訓練通過構建學生消費細分模型，為學校判定學生的經(jīng)濟狀況提供參考意見。第四，低消費群體的結果分析線性回歸線性模型（linearmodel）x31724y4.52.58.53.5？使用Python實現(xiàn)下面輸入與輸出的線性回歸輸入：[[0,0],[1,1],[2,2]]輸出：[0,1,2]預測：[3,3]任務講解fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression###第一步，從scikitlearn模型中導入LinearRegressionclf=LinearRegression()###第二步，模型初始化clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])###第三步，導入數(shù)據(jù)集，模型擬合pre=clf.predict([[3,3]])###第四步，導入預測數(shù)據(jù)集，預測輸出結果prin

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