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我们将分别对单个酒店在三个预订渠道的总收入和总产量进行分析,并使用随机森林模型进行预测。通过对比每家酒店的夜间预测值(或收入)与实际值的结果,以及产量排名前四分之一酒店的平均误差值,我们将得出对酒店收入和产量的有效预测和分析。
首先,我们需要从CSV文件中读取数据。训练集的数据涵盖了从4月1日到4月8日的信息,而测试集的数据则对应于4月9日至4月15日。
data=read.csv("jdfeycdata_test1_4.1-4.8(训练集).csv",header=T)
test=read.table("jdfeycdata_test1_4.9-4.15(测试集).csv",header=T)
为了预测酒店的总收入,我们需要将来自三个不同预订渠道的收入相加。这一步骤对于训练集和测试集都需要进行。
data$income=data$b_price_after_app +data$c_price_after_app +data$e_price_after_app
test$income=test$b_price_after_app +test$c_price_after_app +test$e_price_after_app
接下来,我们将使用随机森林算法来建立预测模型。在此之前,我们需要对数据进行预处理,包括转换数据框格式、剔除缺失值等。
#转换数据,拟合随机森林模型
data=data.frame(data)
##剔除缺失数据
data=na.omit(data)
#建立随机森林
rfmodel = randva")
完成模型的建立后,我们将使用测试集来评估模型的预测性能。通过对比每家酒店的预测收入与实际收入,我们可以了解模型的准确性。
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