Python线性回归实现智慧交通客流量预测系统开发实战

在智慧城市快速发展的今天交通拥堵和客流管理成为城市治理的重要课题。传统的人工统计方式效率低下且容易出错而基于Python的数据分析和机器学习技术为智慧交通提供了全新的解决方案。本文将完整实现一个智慧交通客流量分析预测系统从数据采集、清洗到线性回归建模和可视化展示带你掌握大数据技术在交通领域的实际应用。无论你是计算机专业的学生正在准备毕业设计还是数据分析师希望拓展交通领域经验这套完整的实战方案都能为你提供可直接复用的代码和思路。我们将使用Python主流的数据处理库和机器学习框架结合Flask构建Web可视化界面最终实现一个功能完备的客流量预测系统。1. 项目背景与核心概念1.1 智慧交通的发展现状智慧交通系统Intelligent Transportation System, ITS是利用先进的信息技术、通信技术、传感技术等对交通运输系统进行全方位管理的综合系统。随着物联网技术和人工智能的发展智慧交通已经从概念走向实际应用在缓解交通拥堵、提高运输效率、减少交通事故等方面发挥着重要作用。客流量分析预测是智慧交通的核心组成部分通过对历史客流数据的分析可以预测未来特定时间段内的客流趋势为交通调度、资源配置和应急预案提供数据支持。这对于地铁、公交、机场等公共交通场所的运营管理具有重要意义。1.2 技术选型依据本项目选择Python作为主要开发语言主要基于以下考虑丰富的生态系统Python拥有pandas、numpy、scikit-learn等成熟的数据分析库机器学习支持scikit-learn提供了完善的机器学习算法实现可视化能力matplotlib、pyecharts等库支持各种数据可视化需求Web框架Flask轻量级框架适合快速构建Web应用社区支持庞大的开发者社区提供了丰富的学习资源和问题解决方案线性回归算法虽然相对简单但在客流量预测这种具有明显时间规律的场景中表现稳定且模型可解释性强适合作为入门项目的基础算法。2. 环境准备与工具配置2.1 开发环境要求为了保证项目顺利运行建议使用以下环境配置操作系统Windows 10/11、macOS 10.14 或 Ubuntu 18.04Python版本3.8或3.93.10以上版本可能存在库兼容性问题内存至少8GB推荐16GB用于大数据处理存储空间至少10GB可用空间2.2 必要软件安装首先需要安装Python环境推荐使用Anaconda进行环境管理# 创建独立的Python环境 conda create -n traffic-analysis python3.9 conda activate traffic-analysis # 安装核心依赖库 pip install pandas1.4.2 pip install numpy1.22.3 pip install scikit-learn1.0.2 pip install matplotlib3.5.1 pip install flask2.1.1 pip install pyecharts1.9.1 pip install jupyter1.0.02.3 开发工具推荐IDEVS Code with Python扩展 或 PyCharm Community Edition数据库SQLite轻量级适合演示或 MySQL生产环境版本控制Git项目管理Jupyter Notebook用于数据分析探索2.4 项目结构规划在开始编码前先规划好项目目录结构traffic-analysis/ ├── data/ # 数据文件目录 │ ├── raw/ # 原始数据 │ ├── processed/ # 处理后的数据 │ └── results/ # 分析结果 ├── src/ # 源代码目录 │ ├── data_processing.py # 数据预处理 │ ├── model_training.py # 模型训练 │ ├── prediction.py # 预测功能 │ └── visualization.py # 可视化 ├── webapp/ # Web应用目录 │ ├── static/ # 静态文件 │ ├── templates/ # 模板文件 │ └── app.py # Flask主程序 ├── config/ # 配置文件 ├── tests/ # 测试文件 └── requirements.txt # 依赖列表3. 数据采集与预处理实战3.1 数据来源与特征分析客流量数据可以从多个渠道获取包括公共交通刷卡记录、视频监控统计、移动信令数据等。为简化演示我们使用模拟数据但数据处理流程与实际项目完全一致。典型的客流量数据包含以下特征时间戳日期、小时、分钟位置信息站点ID、区域编号客流数量进站量、出站量天气条件温度、降水量节假日标志3.2 数据预处理完整代码数据质量直接影响模型效果预处理是关键步骤# src/data_processing.py import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import warnings warnings.filterwarnings(ignore) class TrafficDataProcessor: def __init__(self, data_path): self.data_path data_path self.df None def load_data(self): 加载原始数据 try: self.df pd.read_csv(self.data_path) print(f数据加载成功共{len(self.df)}条记录) return True except Exception as e: print(f数据加载失败: {e}) return False def handle_missing_values(self): 处理缺失值 # 检查缺失值情况 missing_info self.df.isnull().sum() print(缺失值统计:) print(missing_info) # 数值列用中位数填充 numeric_cols self.df.select_dtypes(include[np.number]).columns for col in numeric_cols: if self.df[col].isnull().sum() 0: median_val self.df[col].median() self.df[col].fillna(median_val, inplaceTrue) print(f列 {col} 的缺失值已用中位数 {median_val} 填充) # 分类列用众数填充 categorical_cols self.df.select_dtypes(include[object]).columns for col in categorical_cols: if self.df[col].isnull().sum() 0: mode_val self.df[col].mode()[0] if not self.df[col].mode().empty else 未知 self.df[col].fillna(mode_val, inplaceTrue) print(f列 {col} 的缺失值已用众数 {mode_val} 填充) def remove_outliers(self, column, methodiqr): 处理异常值 if method iqr: Q1 self.df[column].quantile(0.25) Q3 self.df[column].quantile(0.75) IQR Q3 - Q1 lower_bound Q1 - 1.5 * IQR upper_bound Q3 1.5 * IQR # 记录异常值数量 outliers self.df[(self.df[column] lower_bound) | (self.df[column] upper_bound)] print(f列 {column} 检测到 {len(outliers)} 个异常值) # 用边界值替换异常值 self.df[column] np.where(self.df[column] lower_bound, lower_bound, self.df[column]) self.df[column] np.where(self.df[column] upper_bound, upper_bound, self.df[column]) def feature_engineering(self): 特征工程 # 时间特征提取 if timestamp in self.df.columns: self.df[timestamp] pd.to_datetime(self.df[timestamp]) self.df[hour] self.df[timestamp].dt.hour self.df[day_of_week] self.df[timestamp].dt.dayofweek self.df[is_weekend] self.df[day_of_week].isin([5, 6]).astype(int) self.df[month] self.df[timestamp].dt.month self.df[season] (self.df[month] % 12 3) // 3 # 创建滞后特征前一时段的客流量 if passenger_count in self.df.columns: self.df[prev_hour_count] self.df[passenger_count].shift(1) self.df[prev_hour_count].fillna(methodbfill, inplaceTrue) print(特征工程完成新增时间相关特征) def save_processed_data(self, output_path): 保存处理后的数据 self.df.to_csv(output_path, indexFalse) print(f处理后的数据已保存至: {output_path}) # 使用示例 if __name__ __main__: processor TrafficDataProcessor(data/raw/traffic_data.csv) if processor.load_data(): processor.handle_missing_values() processor.remove_outliers(passenger_count) processor.feature_engineering() processor.save_processed_data(data/processed/cleaned_traffic_data.csv)3.3 数据探索性分析在建模前需要对数据有全面的了解# src/exploratory_analysis.py import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from data_processing import TrafficDataProcessor class DataExplorer: def __init__(self, data_processor): self.df data_processor.df self.setup_plot_style() def setup_plot_style(self): 设置绘图样式 plt.style.use(seaborn-v0_8) sns.set_palette(husl) plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 支持中文显示 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False def basic_statistics(self): 基本统计信息 print( 数据基本统计 ) print(f数据形状: {self.df.shape}) print(\n数据类型:) print(self.df.dtypes) print(\n描述性统计:) print(self.df.describe()) def temporal_analysis(self): 时间序列分析 if timestamp in self.df.columns and passenger_count in self.df.columns: # 按小时聚合 hourly_data self.df.groupby(hour)[passenger_count].mean() plt.figure(figsize(12, 6)) plt.plot(hourly_data.index, hourly_data.values, markero, linewidth2) plt.title(24小时客流量变化趋势) plt.xlabel(小时) plt.ylabel(平均客流量) plt.grid(True, alpha0.3) plt.savefig(data/results/hourly_trend.png, dpi300, bbox_inchestight) plt.show() def correlation_analysis(self): 相关性分析 numeric_df self.df.select_dtypes(include[np.number]) plt.figure(figsize(10, 8)) correlation_matrix numeric_df.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, annotTrue, cmapcoolwarm, center0) plt.title(特征相关性热力图) plt.tight_layout() plt.savefig(data/results/correlation_heatmap.png, dpi300, bbox_inchestight) plt.show() # 执行探索性分析 processor TrafficDataProcessor(data/raw/traffic_data.csv) if processor.load_data(): explorer DataExplorer(processor) explorer.basic_statistics() explorer.temporal_analysis() explorer.correlation_analysis()4. 线性回归模型构建与训练4.1 线性回归原理简述线性回归是机器学习中最基础的回归算法其基本思想是通过线性组合特征来预测目标变量。对于客流量预测我们可以建立如下模型$y \beta_0 \beta_1x_1 \beta_2x_2 ... \beta_nx_n \epsilon$其中$y$预测的客流量目标变量$x_1, x_2, ..., x_n$特征变量时间、天气、历史客流等$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$模型参数$\epsilon$误差项4.2 模型训练完整实现# src/model_training.py import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler import joblib import matplotlib.pyplot as plt class TrafficPredictor: def __init__(self): self.model LinearRegression() self.scaler StandardScaler() self.feature_columns [] self.target_column def prepare_features(self, df, target_colpassenger_count): 准备特征和目标变量 # 选择数值型特征 numeric_features df.select_dtypes(include[np.number]).columns.tolist() # 移除目标变量和其他不相关特征 if target_col in numeric_features: numeric_features.remove(target_col) if timestamp in df.columns: numeric_features [f for f in numeric_features if f ! timestamp] self.feature_columns numeric_features self.target_column target_col X df[numeric_features] y df[target_col] return X, y def train_model(self, df, test_size0.2, random_state42): 训练模型 X, y self.prepare_features(df) # 数据标准化 X_scaled self.scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split( X_scaled, y, test_sizetest_size, random_staterandom_state ) # 训练模型 self.model.fit(X_train, y_train) # 预测和评估 y_pred self.model.predict(X_test) metrics self.evaluate_model(y_test, y_pred) # 交叉验证 cv_scores cross_val_score(self.model, X_scaled, y, cv5, scoringr2) metrics[cv_r2_mean] cv_scores.mean() metrics[cv_r2_std] cv_scores.std() return metrics, X_test, y_test, y_pred def evaluate_model(self, y_true, y_pred): 模型评估 mse mean_squared_error(y_true, y_pred) mae mean_absolute_error(y_true, y_pred) r2 r2_score(y_true, y_pred) rmse np.sqrt(mse) metrics { MSE: mse, RMSE: rmse, MAE: mae, R2_Score: r2 } print( 模型评估结果 ) for metric, value in metrics.items(): print(f{metric}: {value:.4f}) return metrics def plot_predictions(self, y_true, y_pred, save_pathNone): 绘制预测结果对比图 plt.figure(figsize(10, 6)) plt.scatter(y_true, y_pred, alpha0.6) plt.plot([y_true.min(), y_true.max()], [y_true.min(), y_true.max()], r--, lw2) plt.xlabel(实际值) plt.ylabel(预测值) plt.title(预测值 vs 实际值) plt.grid(True, alpha0.3) if save_path: plt.savefig(save_path, dpi300, bbox_inchestight) plt.show() def save_model(self, model_pathmodels/traffic_model.pkl): 保存模型 import os os.makedirs(os.path.dirname(model_path), exist_okTrue) model_data { model: self.model, scaler: self.scaler, feature_columns: self.feature_columns, target_column: self.target_column } joblib.dump(model_data, model_path) print(f模型已保存至: {model_path}) def load_model(self, model_pathmodels/traffic_model.pkl): 加载模型 model_data joblib.load(model_path) self.model model_data[model] self.scaler model_data[scaler] self.feature_columns model_data[feature_columns] self.target_column model_data[target_column] print(模型加载成功) # 模型训练示例 if __name__ __main__: # 加载处理后的数据 df pd.read_csv(data/processed/cleaned_traffic_data.csv) # 初始化预测器 predictor TrafficPredictor() # 训练模型 metrics, X_test, y_test, y_pred predictor.train_model(df) # 绘制预测结果 predictor.plot_predictions(y_test, y_pred, data/results/prediction_plot.png) # 保存模型 predictor.save_model()4.3 模型优化与调参基础线性回归模型可以通过以下方式进行优化# src/model_optimization.py from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso, ElasticNet from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline class AdvancedTrafficPredictor(TrafficPredictor): def __init__(self): super().__init__() self.best_model None def optimize_ridge_regression(self, X, y): 岭回归优化 param_grid { alpha: [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100] } ridge Ridge() grid_search GridSearchCV(ridge, param_grid, cv5, scoringr2) grid_search.fit(X, y) print(岭回归最优参数:, grid_search.best_params_) print(最佳得分:, grid_search.best_score_) return grid_search.best_estimator_ def optimize_ensemble_approach(self, df): 集成方法优化 X, y self.prepare_features(df) X_scaled self.scaler.fit_transform(X) # 尝试不同的正则化方法 models { Ridge: Ridge(alpha1.0), Lasso: Lasso(alpha0.1), ElasticNet: ElasticNet(alpha0.1, l1_ratio0.5) } best_score -np.inf best_model None for name, model in models.items(): scores cross_val_score(model, X_scaled, y, cv5, scoringr2) mean_score scores.mean() print(f{name} 平均R2分数: {mean_score:.4f}) if mean_score best_score: best_score mean_score best_model model # 训练最佳模型 best_model.fit(X_scaled, y) self.best_model best_model return best_model # 使用优化后的模型 df pd.read_csv(data/processed/cleaned_traffic_data.csv) advanced_predictor AdvancedTrafficPredictor() best_model advanced_predictor.optimize_ensemble_approach(df)5. 数据可视化与Web应用开发5.1 使用Pyecharts实现交互式可视化Pyecharts基于ECharts提供丰富的交互式图表# src/visualization.py from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line, Bar, Pie, Scatter, Grid from pyecharts.globals import ThemeType import pandas as pd class TrafficVisualizer: def __init__(self, df): self.df df def create_hourly_trend_chart(self): 创建小时趋势图 hourly_data self.df.groupby(hour)[passenger_count].mean() line ( Line(init_optsopts.InitOpts(themeThemeType.DARK)) .add_xaxis(hourly_data.index.tolist()) .add_yaxis( 平均客流量, hourly_data.values.round(2).tolist(), is_smoothTrue, label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse), ) .set_global_opts( title_optsopts.TitleOpts(title24小时客流量变化趋势), xaxis_optsopts.AxisOpts(name小时), yaxis_optsopts.AxisOpts(name客流量), tooltip_optsopts.TooltipOpts(triggeraxis), ) ) return line def create_weekly_pattern_chart(self): 创建周模式图表 if day_of_week in self.df.columns: weekly_data self.df.groupby(day_of_week)[passenger_count].mean() days [周一, 周二, 周三, 周四, 周五, 周六, 周日] bar ( Bar() .add_xaxis(days) .add_yaxis(平均客流量, weekly_data.values.round(2).tolist()) .set_global_opts( title_optsopts.TitleOpts(title一周客流量分布), xaxis_optsopts.AxisOpts(name星期), yaxis_optsopts.AxisOpts(name客流量), ) ) return bar def create_seasonal_analysis_chart(self): 季节性分析图表 if season in self.df.columns: seasonal_data self.df.groupby(season)[passenger_count].mean() seasons [春季, 夏季, 秋季, 冬季] pie ( Pie() .add( , [list(z) for z in zip(seasons, seasonal_data.values)], radius[30%, 75%], ) .set_global_opts( title_optsopts.TitleOpts(title季节性客流量分布), legend_optsopts.LegendOpts(orientvertical, pos_top15%, pos_left2%), ) .set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(formatter{b}: {c})) ) return pie def create_dashboard(self): 创建综合仪表板 grid Grid(init_optsopts.InitOpts(width1200px, height600px)) # 添加各个图表到网格布局 grid.add(self.create_hourly_trend_chart(), grid_optsopts.GridOpts(pos_left5%, pos_right55%, pos_top10%)) if day_of_week in self.df.columns: grid.add(self.create_weekly_pattern_chart(), grid_optsopts.GridOpts(pos_left55%, pos_right5%, pos_top10%)) return grid # 生成可视化图表 df pd.read_csv(data/processed/cleaned_traffic_data.csv) visualizer TrafficVisualizer(df) dashboard visualizer.create_dashboard() dashboard.render(data/results/traffic_dashboard.html)5.2 Flask Web应用开发构建一个完整的Web应用来展示分析结果# webapp/app.py from flask import Flask, render_template, request, jsonify import pandas as pd import joblib import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import os app Flask(__name__) # 加载模型和数据 try: model_data joblib.load(../models/traffic_model.pkl) df pd.read_csv(../data/processed/cleaned_traffic_data.csv) print(模型和数据加载成功) except Exception as e: print(f加载失败: {e}) model_data None df None app.route(/) def index(): 主页面 return render_template(index.html) app.route(/dashboard) def dashboard(): 数据仪表板 if df is not None: # 计算基本统计信息 stats { total_records: len(df), date_range: f{df[timestamp].min()} 至 {df[timestamp].max()}, avg_passengers: round(df[passenger_count].mean(), 2), max_passengers: df[passenger_count].max() } return render_template(dashboard.html, statsstats) return render_template(error.html, message数据加载失败) app.route(/predict, methods[GET, POST]) def predict(): 预测接口 if request.method POST: try: # 获取前端参数 hour int(request.form.get(hour, 12)) day_of_week int(request.form.get(day_of_week, 1)) is_weekend int(request.form.get(is_weekend, 0)) temperature float(request.form.get(temperature, 20.0)) # 准备特征数据 features np.array([[hour, day_of_week, is_weekend, temperature, 0]]) features_scaled model_data[scaler].transform(features) # 预测 prediction model_data[model].predict(features_scaled)[0] return jsonify({ success: True, prediction: round(prediction, 2), features: { hour: hour, day_of_week: day_of_week, is_weekend: bool(is_weekend), temperature: temperature } }) except Exception as e: return jsonify({success: False, error: str(e)}) return render_template(predict.html) app.route(/api/hourly_data) def get_hourly_data(): API接口获取小时数据 if df is not None: hourly_data df.groupby(hour)[passenger_count].mean().reset_index() return jsonify({ hours: hourly_data[hour].tolist(), passengers: hourly_data[passenger_count].round(2).tolist() }) return jsonify({error: 数据不可用}) if __name__ __main__: app.run(debugTrue, host0.0.0.0, port5000)相应的HTML模板文件!-- webapp/templates/dashboard.html -- !DOCTYPE html html langzh-CN head meta charsetUTF-8 meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0 title智慧交通客流量分析系统/title script srchttps://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts5.4.2/dist/echarts.min.js/script style .container { max-width: 1200px; margin: 0 auto; padding: 20px; } .stats-grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(4, 1fr); gap: 20px; margin-bottom: 30px; } .stat-card { background: #f5f5f5; padding: 20px; border-radius: 8px; text-align: center; } .chart-container { height: 400px; margin-bottom: 30px; } /style /head body div classcontainer h1智慧交通客流量分析仪表板/h1 div classstats-grid div classstat-card h3总记录数/h3 p{{ stats.total_records }}/p /div div classstat-card h3时间范围/h3 p{{ stats.date_range }}/p /div div classstat-card h3平均客流量/h3 p{{ stats.avg_passengers }}/p /div div classstat-card h3最大客流量/h3 p{{ stats.max_passengers }}/p /div /div div classchart-container idhourlyChart/div div classchart-container idweeklyChart/div /div script // 使用ECharts绘制图表 fetch(/api/hourly_data) .then(response response.json()) .then(data { const chart echarts.init(document.getElementById(hourlyChart)); const option { title: { text: 24小时客流量趋势 }, xAxis: { type: category, data: data.hours }, yAxis: { type: value }, series: [{ data: data.passengers, type: line, smooth: true }] }; chart.setOption(option); }); /script /body /html6. 系统部署与性能优化6.1 生产环境部署方案对于实际项目部署需要考虑以下方面# config/production.py import os class Config: 生产环境配置 # 基础配置 DEBUG False TESTING False # 数据库配置 DATABASE_URI os.getenv(DATABASE_URL, sqlite:///traffic.db) # 模型路径 MODEL_PATH os.getenv(MODEL_PATH, models/traffic_model.pkl) # 安全配置 SECRET_KEY os.getenv(SECRET_KEY, your-secret-key-here) # 性能配置 MAX_CONTENT_LENGTH 16 * 1024 * 1024 # 16MB文件上传限制 JSONIFY_PRETTYPRINT_REGULAR False # Docker部署配置 # Dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . EXPOSE 5000 CMD [gunicorn, -w, 4, -b, 0.0.0.0:5000, webapp.app:app] 6.2 性能优化策略# src/performance_optimization.py import time from functools import lru_cache import pandas as pd import numpy as np class OptimizedPredictor: def __init__(self): self.model None self.feature_columns [] lru_cache(maxsize1000) def predict_cached(self, hour, day_of_week, is_weekend, temperature): 使用缓存提高预测性能 features np.array([[hour, day_of_week, is_weekend, temperature, 0]]) return self.model.predict(features)[0] def batch_predict(self, feature_matrix): 批量预测优化 # 使用NumPy向量化操作 return self.model.predict(feature_matrix) def optimize_data_loading(self, file_path): 数据加载优化 # 使用更高效的数据类型 dtypes { passenger_count: int32, hour: int8, day_of_week: int8, is_weekend: bool, temperature: float32 } # 分块读取大数据集 chunksize 10000 chunks [] for chunk in pd.read_csv(file_path, dtypedtypes, chunksizechunksize): chunks.append(chunk) return pd.concat(chunks, ignore_indexTrue) # 性能测试 def performance_test(): 性能测试函数 predictor OptimizedPredictor() # 测试缓存效果 start_time time.time() for i in range(1000): predictor.predict_cached(12, 1, 0, 20.0) cached_time time.time() - start_time print(f缓存预测1000次耗时: {cached_time:.4f}秒)7. 常见问题与解决方案7.1 数据质量问题处理问题现象可能原因解决方案预测结果偏差大数据存在异常值或缺失值加强数据清洗使用IQR方法处理异常值模型过拟合特征过多或数据量不足使用正则化、交叉验证、增加数据量预测值全为常数特征与目标变量无关检查特征工程增加相关特征7.2 模型部署问题# troubleshooting.py class DeploymentTroubleshooter: 部署问题排查 staticmethod def check_dependencies(): 检查依赖兼容性 import sys print(fPython版本: {sys.version}) required_packages [pandas, numpy, scikit-learn, flask] for package in required_packages: try: version __import__(package).__version__ print(f{package}: {version}) except ImportError: print(f{package}: 未安装) staticmethod def verify_model_loading(model_path): 验证模型加载 try: model_data joblib.load(model_path) print(模型加载成功) print(f特征列: {model_data.get(feature_columns, [])}) return True except Exception as e: print(f模型加载失败: {e}) return False # 常见错误处理 def handle_common_errors(): 处理常见错误 error_solutions { ValueError: could not convert string to float: 检查数据中是否包含非数值字符确保数据清洗彻底, ModuleNotFoundError: No module named: 检查依赖安装使用pip install安装缺失的包, MemoryError: 减少数据量或使用分块处理增加系统内存 } return error_solutions8. 项目扩展与进阶方向8.1 算法升级方案基础线性回归可以升级为更先进的算法# src/advanced_models.py from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor from xgboost import XGBRegressor from sklearn.svm import SVR class AdvancedModels: 高级模型实现 staticmethod def random_forest_predictor(X, y): 随机森林回归 model RandomForestRegressor(n_estimators100, random_state42) scores cross_val_score(model, X, y, cv5, scoringr2) print(f随机森林平均R2: {scores.mean():.4