预测facebook签到位置

1.11 案例2:预测facebook签到位置

学习目标

  • 目标
    • 通过Facebook位置预测案例熟练掌握第一章学习内容

1 项目描述

本次比赛的目的是预测一个人将要签到的地方。 为了本次比赛,Facebook创建了一个虚拟世界,其中包括10公里*10公里共100平方公里的约10万个地方。 对于给定的坐标集,您的任务将根据用户的位置,准确性和时间戳等预测用户下一次的签到位置。 数据被制作成类似于来自移动设备的位置数据。 请注意:您只能使用提供的数据进行预测。

2 数据集介绍

数据介绍:

官网:https://www.kaggle.com/c/facebook-v-predicting-check-ins

3 步骤分析

  • 对于数据做一些基本处理(这里所做的一些处理不一定达到很好的效果,我们只是简单尝试,有些特征我们可以根据一些特征选择的方式去做处理)

    • 1 缩小数据集范围 DataFrame.query()

    • 2 选取有用的时间特征

    • 3 将签到位置少于n个用户的删除

  • 分割数据集

  • 标准化处理

  • k-近邻预测

4 代码实现

  • 1.获取数据集
  • 2.基本数据处理
  • 3.特征工程--特征预处理(标准化)
  • 4.机器学习--knn+cv
  • 5.模型评估

预测facebook签到位置

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