如何使用Python预测机票价格-技术圈

印度的机票价格基于供需关系浮动，很少受到监管机构的限制。因此它通常被认为是不可预测的，而动态定价机制更增添了人们的困惑。

我们的目的是建立一个机器学习模型，根据历史数据预测未来航班的价格，这些航班价格可以给客户或航空公司服务提供商作为参考价格。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

输入命令安装依赖：
1. Windows 环境打开 Cmd (开始-运行-CMD)
2. MacOS 环境打开 Terminal (command+空格输入Terminal)
3. 如果你用的是 VSCode编辑器或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal

pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install scikit-learn

2.导入相关数据集

本文的数据集是 Data_Train.xlsx，首先看看训练集的格式：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')


flights = pd.read_excel('./Data_Train.xlsx')
flights.head()

可见训练集中的字段有航空公司(Airline)、日期(Date_of_Journey)、始发站(Source)、终点站(Destination)、路线(Route)、起飞时间(Dep_Time)、抵达时间(Arrival_Time)、历经时长(Duration)、总计停留站点个数(Total_Stops)、额外信息(Additional_Info)，最后是机票价格(Price)。

与其相对的测试集，除了缺少价格字段之外，与训练集的其他所有字段均一致。

下载完整数据源和代码请访问：
https://pythondict.com/download/predict-ticket/

或在Python实用宝典后台回复：预测机票。

3.探索性数据分析

3.1 清理缺失数据

看看所有字段的基本信息：

flights.info()

其他的非零值数量均为10683，只有路线和停靠站点数是10682，说明这两个字段缺少了一个值。

谨慎起见，我们删掉缺少数据的行：

# clearing the missing data
flights.dropna(inplace=True)
flights.info()

现在非零值达到一致数量，数据清理完毕。

3.2 航班公司分布特征

接下来看看航空公司的分布特征：

sns.countplot('Airline', data=flights)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

前三名的航空公司分别是 IndiGo, Air India, JetAirways.

其中可能存在廉价航空公司。

3.3 再来看看始发地的分布

sns.countplot('Source',data=flights)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

某些地区可能是冷门地区，存在冷门机票的可能性比较大。

3.4 停靠站点的数量分布

sns.countplot('Total_Stops',data=flights)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

看来大部分航班在飞行途中只停靠一次或无停靠。

会不会某些停靠多的航班比较便宜？

3.5 有多少数据含有额外信息

plot=plt.figure()
sns.countplot('Additional_Info',data=flights)
plt.xticks(rotation=90)

大部分航班信息中都没有包含额外信息，除了部分航班信息有：不包含飞机餐、不包含免费托运。

这个信息挺重要的，是否不包含这两项服务的飞机机票比较便宜？

3.6 时间维度分析

首先转换时间格式：

flights['Date_of_Journey'] = pd.to_datetime(flights['Date_of_Journey'])
flights['Dep_Time'] = pd.to_datetime(flights['Dep_Time'],format='%H:%M:%S').dt.time

接下来，研究一下出发时间和价格的关系：

flights['weekday'] = flights[['Date_of_Journey']].apply(lambda x:x.dt.day_name())
sns.barplot('weekday','Price',data=flights)
plt.show()

大体上价格没有差别，说明这个特征是无效的。

那么月份和机票价格的关系呢？

flights["month"] = flights['Date_of_Journey'].map(lambda x: x.month_name())
sns.barplot('month','Price',data=flights)
plt.show()

没想到4月的机票价格均价只是其他月份的一半，看来4月份是印度的出行淡季吧。

起飞时间和价格的关系：

flights['Dep_Time'] = flights['Dep_Time'].apply(lambda x:x.hour)
flights['Dep_Time'] = pd.to_numeric(flights['Dep_Time'])
sns.barplot('Dep_Time','Price',data=flights)
plot.show()

可以看到，红眼航班（半夜及早上）的机票比较便宜，这是符合我们的认知的。

3.7 清除无效特征

把那些和价格没有关联关系的字段直接去除掉：

flights.drop(['Route','Arrival_Time','Date_of_Journey'],axis=1,inplace=True)
flights.head()

4.模型训练

接下来，我们可以准备使用模型来预测机票价格了，不过，还需要对数据进行预处理和特征缩放。

4.1 数据预处理

将字符串变量使用数字替代：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
var_mod = ['Airline','Source','Destination','Additional_Info','Total_Stops','weekday','month','Dep_Time']
le = LabelEncoder()
for i in var_mod:
    flights[i] = le.fit_transform(flights[i])
flights.head()

对每列数据进行特征缩放，提取自变量（x）和因变量（y）：

flights.corr()
def outlier(df):
    for i in df.describe().columns:
        Q1=df.describe().at['25%',i]
        Q3=df.describe().at['75%',i]
        IQR= Q3-Q1
        LE=Q1-1.5*IQR
        UE=Q3+1.5*IQR
        df[i]=df[i].mask(df[i]        df[i]=df[i].mask(df[i]>UE,UE)
    return df
flights = outlier(flights)
x = flights.drop('Price',axis=1)
y = flights['Price']

划分测试集和训练集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=101)

4.2 模型训练及测试

使用随机森林进行模型训练：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rfr=RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rfr.fit(x_train,y_train)

在随机森林中，我们有一种根据数据的相关性来确定特征重要性的方法：

features=x.columns
importances = rfr.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)
plt.figure(1)
plt.title('Feature Importances')
plt.barh(range(len(indices)), importances[indices], color='b', align='center')
plt.yticks(range(len(indices)), features[indices])
plt.xlabel('Relative Importance')

可以看到，Duration(飞行时长)是影响最大的因子。

对划分的测试集进行预测，得到结果：

predictions=rfr.predict(x_test)
plt.scatter(y_test,predictions)
plt.show()

这样看不是很直观，接下来我们要数字化地评价这个模型。

4.3 模型评价

sklearn 提供了非常方便的函数来评价模型，那就是 metrics :

from sklearn import metrics
print('MAE:', metrics.mean_absolute_error(y_test, predictions))
print('MSE:', metrics.mean_squared_error(y_test, predictions))
print('RMSE:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, predictions)))
print('r2_score:', (metrics.r2_score(y_test, predictions)))

结果：

MAE: 1453.9350628905618
MSE: 4506308.3645551
RMSE: 2122.806718605135
r2_score: 0.7532074710409375

这4个值中你可以只关注R2_score，r2越接近1说明模型效果越好，这个模型的分数是0.75，算是很不错的模型了。

看看其残差直方图是否符合正态分布：

sns.distplot((y_test-predictions),bins=50)
plt.show()

不错，多数预测结果和真实值都在-1000到1000的范围内，算是可以接受的结果。其残差直方图也基本符合正态分布，说明模型是有效果的。

译自kaggle社区，有较多的增删:
https://www.kaggle.com/harikrishna9/how-to-predict-flight-ticket-price/notebook

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。

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