Aniket-14-07/urban-bangalore-traffic-analysis

   # 城市交通分析与基于机器学习的预测系统 ## 概述 本项目利用机器学习和统计技术分析班加罗尔的交通数据，以研究交通模式、预测行为和分类性能。 工作流程包括： - 探索性数据分析 (EDA) - 回归分析 - 用于降维的 PCA 与 MDS - 使用 Logistic Regression、SVM 和 MLP 进行分类 - 使用 Random Forest、AdaBoost 和 Gradient Boosting 进行集成学习 ## 目标 - 分析班加罗尔各地的城市交通模式 - 识别重要的交通相关指标 - 应用机器学习技术进行回归和分类 - 比较多种 ML 算法的性能 ## 使用的技术 - Python - Pandas - NumPy - Matplotlib - Scikit-learn - Statsmodels ## 机器学习技术 - Linear Regression - Ridge & Lasso Regression - Logistic Regression - Support Vector Machine (SVM) - Multi-Layer Perceptron (MLP) - Random Forest - AdaBoost - Gradient Boosting - Principal Component Analysis (PCA) - Multi-Dimensional Scaling (MDS) - Linear Discriminant Analysis (LDA) ## 数据集特征 数据集包括： - 交通量 - 平均速度 - 行程时间指数 - 事故报告 - 天气状况 - 道路施工活动 - 行人与骑行者数量 ## 关键洞察 - 班加罗尔各地区的交通量差异显著 - 事故报告对拥堵模式产生正向影响 - 降维技术有助于简化特征间的关系 - 与基线方法相比，集成模型提升了分类性能 ## 作者 Aniket Agarwal

标签：Apex, Python, Scikit-learn, 交通流量预测, 分类与回归, 探索性数据分析, 无后门, 机器学习, 逆向工具