基于机器学习的机票价格预测研究

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价格预测是经典的机器学习问题,过去已经有了不少相关研究。本研究与过往研究的不同在于,它们只在个别航线、数个月跨度的数据上做测试,不能覆盖机票业务的复杂性和周期性,而我们作为从业者,坐拥大范围长周期的数据,在数据上有巨大的优势。而且,我们长期工作在机票销售的一线,对机票价格的形成机制与变化趋势也有深刻的理解,这有助于我们更好地利用数据和构建模型。我们分别使用随机森林和XGBoost算法建立预测模型,均取得不错的效果。最后,我们还在经典机器学习模型基础上做一定改进,实验表明,改进后的模型预测效果进一步增强。
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