计算机毕业设计：Python智能汽车销量分析预测平台 Flask框架 scikit-learn 可视化 requests爬虫 AI 大模型（建议收藏）✅

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构造 ARIMA 模型modelARIMA(history,order(1,1,0))# 基于历史数据训练model_fitmodel.fit()# 预测下一个时间步的值outputmodel_fit.forecast()yhatoutput[0]returnyhat# 训练数据集构造# 使用历史数据的窗口window5x_train[]y_train[]factory_countsfactory_month_sell_counts[厂商].value_counts().reset_index()forfactoryinfactory_counts[index].values:factory_historyfactory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts[厂商]factory]iffactory_history.shape[0]window:continue# 滑窗构造数据集history_countsfactory_history[销量].valuesforiinrange(0,len(history_counts)-window):xhistory_counts[i:iwindow]yhistory_counts[iwindow]x_train.append(x)y_train.append(y)# 训练决策树和Ridge岭回归算法ridge_modelRidge()ridge_modelridge_model.fit(x_train,y_train)tree_modelDecisionTreeRegressor()tree_modeltree_model.fit(x_train,y_train)print(Ridge岭回归算法训练集分数,ridge_model.score(x_train,y_train))print(决策树回归算法训练集分数,tree_model.score(x_train,y_train))defridge_predict(history): Ridge岭回归算法 x_testnp.array([history[-window:]])pred_yridge_model.predict(x_test)pred_ypred_y[0]returnpred_ydefdecision_tree_predict(history): 决策树回归算法 x_testnp.array([history[-window:]])pred_ytree_model.predict(x_test)pred_ypred_y[0]returnpred_yapi_blueprint.route(/factory_month_year_sell_count_predict/factory/algo)deffactory_month_year_sell_count_predict(factory,algo): 基础折线图 tmpfactory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts[厂商]factory]tmptmp.drop_duplicates(subset[时间],keepfirst)year_monthstmp[时间].values.tolist()sell_countstmp[销量].values.tolist()# 销量预测算法predict_sell_count0ifalgoarima:predict_sell_countarima_model_train_eval(sell_counts)elifalgotree:predict_sell_countdecision_tree_predict(sell_counts)elifalgoridge:predict_sell_countridge_predict(sell_counts)else:raiseValueError(algo not supported.)# 下一个月度next_year_monthdatetime.strptime(year_months[-1],%Y%m)next_year_monthnext_year_monthrelativedelta(months1)next_year_monthnext_year_month.strftime(%Y%m)year_months.append(next_year_month)# 转为 int 类型predict_sell_countint(predict_sell_count)sell_counts.append(predict_sell_count)returnjsonify({x:year_months,y1:sell_counts,predict_sell_count:predict_sell_count})api_blueprint.route(/factory_year_compare/year)deffactory_year_compare(year): 不同品牌年销量之间的对比情况 tmpfactory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts[年]year]tmptmp[[厂商,销量]].groupby(厂商).sum().reset_index()tmptmp.sort_values(by销量,ascendingTrue)print(tmp)xtmp[厂商].values.tolist()y1tmp[销量].values.tolist()print(y1)returnjsonify({x:x,y1:y1})5、项目列表6、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式