景观苗木溢价预测方案背景介绍随着城市化进程的加速，公园、花园、绿地等景观建设越来越受到重视，而苗木作为景观建设的重要组成部分，也受到越来越多的关注。随着市场需求的不断增加，苗木的价格也逐渐攀升，而景观苗木溢价更是十分明显。因此，对于苗木的价格走势和溢价情况进行预测，对于苗木产业的规划和经营有着重要的意义。数据来源本预测方案所使用的数据来自于 XXX 苗木公司，涵盖了 XXX 年至 XXX年的苗木交易数据。数据处理为猎取更好的预测结果，我们需要对数据进行处理。数据清洗在数据清洗阶段，我们需要检查数据的缺失和异常情况。对于缺失的数据，可以通过插值法进行填充；对于异常的数据，可以根据实际情况选择删除或修正。特征工程在特征工程阶段，我们需要对数据进行特征选择和特征提取，以便于进行模型训练。由于苗木行业的特别性质，我们需要对以下特征进行特别处理：• 区域：由于不同地区的苗木价格存在较大的差异，因此需将区域作为特征输入模型；• 品种：不同品种的苗木的价格也存在差异，需要将品种编码为数字；• 年份和月份：由于苗木的生长和销售存在季节性的变化，因此需要将年份和月份转换成哑变量。模型选择在模型选择时，我们选取了以下几种常见的回归模型：• 线性回归模型；• 决策树回归模型；• 随机森林回归模型；• XGBoost 回归模型。对于每种模型，我们通过交叉验证得到了其平均的 RMSE 值。结果显示，XGBoost 模型拥有最小的 RMSE 值，因此我们选择 XGBoost 作为最终的预测模型。模型训练和评价我们选择 XXX 年至 XXX 年的数据作为训练集，其余数据作为测试集。将数据输入 XGBoost 模型，得到模型拟合的结果。对于模型的评价，我们选取了以下几个指标：• R2 得分：衡量模型的解释能力；• RMSE：衡量预测结果的误差大小；• MAE：衡量预测结果的平均绝对误差；• MAPE：衡量预测结果的平均绝对百分比误差。模型的训练和评价结果如下：指标训练集测试集R2得分0.80.75RMSE100120MAE8090MAPE5%6%预测结果在得到训练好的模型后，我们使用其对未来 XXX 天的景观苗木价格进行了预测。预测的结果表明，在未来 XXX 天内，景观苗木的溢价情况将趋于平稳。预测结果的具体数值如下：日期预测价格实际价格XXX 年 XXX月 XXX 日XXX元XXX元XXX 年 XXX月 XXX 日XXX元XXX元XXX 年 XXX月 XXX 日XXX元XXX元结论与建议通过本预测方案，我们对未来景观苗木的价格溢价情况进行...
