1. 数据预处理

1.1 导入数据集，整理后合并数据

1.2 整理数据(缺失值、异常值)

检查是否存在缺失值、异常值，并对异常值进行处理（替换为非异常值里的最大值）。

2. 特征提取

2.1 提取假期、时间特征

2.2 使用指数加权平均法和差分进化算法提取特征

使得特征数据更有稳定性。

2.3 提取时间序列的统计信息

2.4 对离散特征变量 one-hot编码

3. 划分数据集并建立预测模型

4. 数据入模

5. 模型评价

通过交叉检验数据和各模型统计指标数据可以看出，增强梯度回归模型（GradientBoostingRegressor）是所有模型中效果最好的。具体体现在他的交叉检验结果均值最大，在回归指标结果中他能解释63%的方差变化（explained_variance_score解释回归模型的方差得分），其判定系数（r2_score）最高，且平均绝对误差（mean_absolute_error）和均方差（mean_squared_error）最小，故采用增强梯度回归模型对饭店流量进行预测。

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