基于梯度树提升模型的共享单车城市日使用量模型

摘要

共享单车已经深入人们的日常生活,同共享单车的运营密切相关的就是单车的调度问题,而且由于单车流动性强,随机性高,如何更加准确地预测一个区域内一段时间需要的单车数量就成为一个重要问题。同时,线性类模型、支持向量机模型和提升模型已经在许多实际问题中体现出很好的效果,尤其是提升模型其高精度,高可靠性和低过拟合等优点,梯度树提升模型(Gradient Tree Boosting)在解决回归类问题时有很好地表现。本文通过梯度树提升模型进行拟合,对某个城市的共享单车日使用量进行拟合和模型构建。