mzhdsb1. 项目背景与核心目标
这个数据分析项目源于疫情期间的一个实际需求——通过历史数据预测未来新冠感染人数变化趋势。作为一名数据科学从业者，我经常需要处理这类时间序列预测问题。这次我选择使用回归分析方法，因为它既能提供直观的预测结果，又能给出各影响因素的重要性排序。
项目使用的数据集包含以下关键字段：
- 日期（时间序列基准）
- 当日新增确诊人数（目标变量）
- 前N日移动平均值（特征工程）
- 节假日标记（外部因素）
- 地区流动性指数（外部数据）
提示：在公共卫生领域，7日移动平均比单日数据更能反映真实趋势，建议优先采用
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术方案设计与工具选型
2.1 回归模型对比测试
我对比测试了三种主流回归算法：
| 模型类型 | RMSE | 训练时间 | 可解释性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 线性回归 | 152.3 | 1.2s | ★★★★★ | 小数据集快速验证 |
| 随机森林回归 | 89.7 | 18.7s | ★★★☆☆ | 中等规模数据 |
| XGBoost回归 | 85.4 | 23.5s | ★★☆☆☆ | 大规模高维特征 |
最终选择XGBoost作为主力模型，因其：
- 内置特征重要性评估
- 自动处理缺失值
- 支持early stopping防止过拟合
2.2 特征工程关键步骤
python复制# 关键特征生成代码示例
df['7day_avg'] = df['confirmed'].rolling(7).mean()
df['weekend'] = df['date'].dt.dayofweek // 5
df['lag_3'] = df['confirmed'].shift(3)
特别注意：
- 时间序列必须做平稳性检验（ADF测试）
- 节假日效应需用独热编码处理
- 外部数据（如交通流量）要做标准化
3. 完整建模流程实录
3.1 数据预处理管道
-
缺失值处理：