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基于改进的GBDT算法的乘客出行预测研究的任务书
任务书
任务名称：基于改进的GBDT算法的乘客出行预测研究
任务描述：
在现代生活中，乘客出行预测对于城市交通规划、公共交通管理以及出行服务提供商具有重要意义。然而，对于基于人工规则或传统的回归模型的预测方法存在一些局限性和不足，如数据较为稀疏、预测误差大、模型不够灵活等。因此，提出一种基于改进的GBDT算法的乘客出行预测模型，对于提升预测准确度、降低计算复杂度等方面都有着重要的意义。本研究旨在通过对基于GBDT算法的乘客出行预测模型的优化改进，提高预测准确度和效率。
任务目的：
1.探究GBDT算法在乘客出行预测中的应用原理。
2.通过对GBDT算法的改进，提高乘客出行预测模型的准确度和效率。
3.利用实际数据，进行数据预处理、特征提取和数据分析，建立乘客出行预测模型并进行验证和评估。
4.提出适用于乘客出行预测的优化改进算法，包括模型结构调整、参数优化等。
任务内容：
1.调研GBDT算法在乘客出行预测中的应用研究进展，分析该算法的特点、优势和不足，为后续研究提供理论基础。
2.建立乘客出行预测模型，包括数据预处理、特征提取、建模和模型验证。采用Python或R语言完成数据分析和模型建立流程。
3.设计并实现改进的GBDT算法，结合建立的乘客出行预测模型进行评估和结果比较，并给出详细的算法设计和实现过程。
4.利用现有的真实数据集进行实验验证，评估所提出的改进算法的性能并与基本的GBDT算法进行比较。
5.提出优化改进算法，包括结构调整、参数优化或者增加特征等，尽可能提高模型的准确度和效率。并通过实验验证所提出的优化算法的性能。
任务要求：
1.熟练掌握Python或R语言的使用，具有数据处理和建模经验。
2.具备一定的机器学习基础，熟悉GBDT算法的原理和应用。
3.具备数据分析和算法设计能力，熟悉实验设计方法。
4.具有一定的论文写作能力，能够撰写符合学术规范的研究论文。
5.具备良好的团队沟通和合作能力。
考核方式：
1.根据任务书中所列任务完成情况，进行成果评估和质量评价。
2.评估结果主要包括实验结果、算法设计、论文撰写质量等方面的评估。
3.任务完成情况和评估结果将作为考核的重要因素，影响任务的成绩和任务完成者的评价。
任务时间：
预计任务完成时间为3-6个月，可根据实际情况进行调整。具体时间表由任务执行人员和导师商定。