机器学习案例(八):企业电价预测

电价取决于许多因素。预测电价有助于许多企业了解他们每年需要支付多少电费。电价预测任务基于一个案例研究,你需要根据企业使用的重型机械的每日消耗量来预测每日电价。

文章目录

    • 一、数据集
    • 二、案例实践
      • 2.1 数据导入
      • 2.2 数据探索
      • 2.3 建立模型与预测
    • 三、总结

一、数据集

数据集下载:

https://raw.githubusercontent.com/amankharwal/Website-data/master/electricity.csv

假设你的业务依赖于计算服务,你的机器消耗的电力全天都在变化。您不知道机器全天用电的实际成本,组织为你提供了机器用电价格的历史数据。以下是我们用于预测电价任务的数据信息:

  • DateTime:记录的日期和时间
  • Holiday:如果该天是国定假日,则包含假期的名称
  • HolidayFlag:如果是银行假日则为 1,否则为 0
  • DayOfWeek:包含 0-6 之间的值,其中 0 是星期一
  • WeekOfYear:一年中的一周
  • Day:日期中的天
  • Month:日期中的月
  • Year:日期中的年
  • PeriodOfDay:一天中的半小时时段
  • For

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