这听起来很像一个线性优化问题：给定一定的资源和约束，最大化利润。如果您对此不熟悉，请查看以下一些资源：

• 示例演练
• 这本书深入浅出
• 使用 Python #1 的实际示例-这里是 #2

机器学习通常是一种建模和理解数据的方法，希望能够让我们在未来做出预测，给定一些代表过去观察的数据。它通常考虑动态世界和非线性函数：给定世界的状态，票价应该是多少？实际上，售票并非如此——如果票价总是变化，客户会非常困惑！我与您的具体问题有关的另一点是，您的变量（票价、火车频率等）与售出的票数并不相互排斥。如果你只是让每张票每张花费 1000 美元，那么利润将是零，因为没有人会买票。我想说的是：我们不是在这里对猫和狗进行分类:-)

对于您的问题并使用机器学习，我更倾向于尝试回答以下问题：

1. 下周六我们预计会有多少乘客？
2. 某个地区的高峰旅行时间是什么？
3. 我们应该改进哪些因素来提高客户反馈分数？

也许您可以尝试查看其中一种方法来帮助优化，即帮助找到您的线性约束。

我们当然可以尝试将其构建为一种纯粹的机器学习模型，并且有很多方法可以做到这一点；毕竟，这是优化。我认为第一步，无论是使用一些机器学习算法还是线性优化构造，都是了解您的数据、每个因素的影响以及它们与目标变量的关系，以最大化/最小化（分别为利润/损失）。

因此，正如我在自己了解这一点时被告知的那样：“第一步是将单词转化为线性不等式”。因此，您可以考虑您拥有的因素并了解哪些因素会影响价格。如果有约束/限制，也应该考虑这些。例如，如果您知道由于您的系统容量限制，您一天内不能销售超过 10,000 张门票。在 Cross-Validated 的这个线程中有一些有趣的观点。

现在您对数据有了更好的了解，您可以考虑尝试哪些模型。在不了解您的数据的情况下，我无法就哪些模型可能值得尝试提供更多指导，但希望这个答案可以帮助您沿着这条道路前进。