大数据毕业设计hadoop+hive美食推荐系统 知识图谱美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能_基于hadoop的美食推荐系统-程序员宅基地
技术标签： hive python spark 人工智能 hadoop 大数据 大数据毕业设计 推荐算法
下面是一个简单的美食推荐系统的机器学习代码示例，使用Python中的Scikit-learn库：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 读取美食数据集
food_data = pd.read_csv('food_data.csv')
# 数据预处理
X = food_data.drop(columns=['recommendation']) # 特征变量
y = food_data['recommendation'] # 目标变量
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练随机森林分类器模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# 进行美食推荐
new_food_features = [...] # 新美食的特征变量，例如口味、菜系、价格等
predicted_recommendation = rf_model.predict([new_food_features])
# 输出推荐结果
print(f"根据您提供的特征，推荐的美食为: {predicted_recommendation[0]}")
在这个示例中，我们假设美食数据集包含了一些美食的特征变量（如口味、菜系、价格等）以及目标变量‘recommendation’，表示对该美食的推荐程度。我们使用随机森林分类器来训练模型，并利用该模型对新美食进行推荐。
请注意，实际的美食推荐系统可能需要更多的特征工程和模型调优，也可能需要考虑用户的历史偏好、地理位置等因素。此外，确保数据集的质量和特征选择对于模型的性能至关重要。
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