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行业案例实践,线性回归

航食配餐 视频课程

课时时长:46分钟

 

实验简介

某航空公司为了能够准确的为乘客提供足够的餐饮而且还要达到的餐饮没有剩余,节省成本,造成不必要的浪费,现想通过历史航班和所提供的餐饮量来进行数据建模,预测下次航班的人数,并准备适当的餐饮。我们首先通过概率分布分析,应画出相应的柱状图形进行可视化展示。然后利用GLM算法建立模型,并且引入时间数据和天气数据对GLM模型进行反复训练并达到更好的效果。最后进行预测评估并进行可视化分析,便于解释分析结果。

机器学习课程,线性回归

 

实验目的

1.熟悉业务内容,将业务要求与机器学习算法结合
2.掌握数据科学平台Realrec的使用及其操作步骤
3.熟练掌握GLM算法算法的原理及其运用
4.提高学生动手操作能力和推导能力

 

操作流程

数据准备及预处理 -> 特征工程 -> 建模-预测