43 lines
1.9 KiB
Markdown
43 lines
1.9 KiB
Markdown
|
#### Кондрашин Михаил ПИбд-41
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Лабораторная работа 5. Регрессия
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Запуск лабораторной работы:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* установить `python`, `numpy`, `matplotlib`, `sklearn`
|
|||
|
|
* запустить проект (стартовая точка класс `main.py`)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Используемые технологии:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Язык программирования `Python`,
|
|||
|
|
* Библиотеки `numpy`, `matplotlib`, `sklearn`
|
|||
|
|
* Среда разработки `IntelliJ IDEA` (В версии "Ultimate edition" можно писать на python)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Описание решения:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Используется линейная регрессия
|
|||
|
|
* Программа выявляет наиболее важные пункты при прогнозировании погоды. Использует линейную регрессию, а так же
|
|||
|
|
оценивает точность модели.
|
|||
|
|
* Входные данные:
|
|||
|
|
* Влияющие признаки
|
|||
|
|
* D1 (угол, с которого дует ветер на самом высоком датчике мачты ветростанции)
|
|||
|
|
* TI1 (показатель турбуленции на самом высоком датчике мачты ветростанции)
|
|||
|
|
* T (температура воздуха)
|
|||
|
|
* RH (относительная влажность)
|
|||
|
|
* P (атмосферное давление)
|
|||
|
|
* Аппроксимирующий признак - температура
|
|||
|
|
* Файл WindData.csv
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Выводы
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Наиболее важные признаки:
|
|||
|
|
* TI1 (турбуленция)
|
|||
|
|
* V1 (скорость ветра)
|
|||
|
|
* TestSize при этом является достаточно небольшим, что свидетельствует о корректности работы модели
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Результат:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|