机器学习案例（八）：企业电价预测

电价取决于许多因素。预测电价有助于许多企业了解他们每年需要支付多少电费。电价预测任务基于一个案例研究，你需要根据企业使用的重型机械的每日消耗量来预测每日电价。

一、数据集

数据集下载：

https://raw.githubusercontent.com/amankharwal/Website-data/master/electricity.csv

假设你的业务依赖于计算服务，你的机器消耗的电力全天都在变化。您不知道机器全天用电的实际成本，组织为你提供了机器用电价格的历史数据。以下是我们用于预测电价任务的数据信息：

• DateTime:记录的日期和时间
• Holiday:如果该天是国定假日，则包含假期的名称
• HolidayFlag:如果是银行假日则为 1，否则为 0
• DayOfWeek:包含 0-6 之间的值，其中 0 是星期一
• WeekOfYear:一年中的一周
• Day:日期中的天
• Month：日期中的月
• Year:日期中的年
• PeriodOfDay:一天中的半小时时段
• For

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