basharin_sevastyan_lab_5 is ready

This commit is contained in:
acidmikk 2023-12-06 00:21:16 +04:00
parent 30fcdb940b
commit 7e2ae267d2
4 changed files with 46094 additions and 1 deletions

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@ -46,3 +46,11 @@ python main.py
Ссылка на страницу набора на kuggle: [Ultimate Car Price Prediction Dataset](https://www.kaggle.com/datasets/mohidabdulrehman/ultimate-car-price-prediction-dataset/data)
### Формулировка задачи
Предсказание цены автомобиля на основе различных характеристик.
### Результат
![](res.png)
### Вывод
Коэффициент детерминации полученной модели равен примерно 0.53, что можно считать приемлемым результатом. Напомню, что
чем ближе значение коэффициент детерминации к 1, тем лучше модель объясняет изменчивость целевой переменной.

View File

@ -0,0 +1,62 @@
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
''' Названия столбцов набора данных и их описание:
Id: Уникальный идентификатор для каждого автомобиля в списке.
Price: Ценовой диапазон автомобилей с конкретными ценниками и подсчетами. (111000 - 77500000)
Company Name: Название компании-производителя автомобилей с указанием процентной доли представительства каждой компании.
Model Name: Название модели автомобилей с указанием процентного соотношения каждой модели.
Model Year: Диапазон лет выпуска автомобилей с указанием количества и процентных соотношений. (1990 - 2019)
Location: Местоположение автомобилей с указанием регионов, где они доступны для покупки, а также их процентное соотношение.
Mileage: Информация о пробеге автомобилей с указанием диапазонов пробега, количества и процентов. (1 - 999999)
Engine Type: Описания типов двигателей с процентными соотношениями для каждого типа.
Engine Capacity: Мощность двигателя варьируется в зависимости от количества и процентов. (16 - 6600)
Color: Цветовое распределение автомобилей с указанием процентных соотношений для каждого цвета.
'''
# Загрузите данные из вашей курсовой работы, предположим, что у вас есть файл CSV.
data = pd.read_csv('Data_pakwheels.csv')
data.pop("Id")
data.dropna(inplace=True) # Удаление строки с пропущенными значениями.
# Преобразуйте категориальные признаки в числовые. Используйте, например, one-hot encoding.
# data = pd.get_dummies(data, columns=['Company Name', 'Model Name', 'Location', 'Engine Type', 'Color'])
# Создайте объект LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
data['Location'] = label_encoder.fit_transform(data['Location'])
data['Company Name'] = label_encoder.fit_transform(data['Company Name'])
data['Model Name'] = label_encoder.fit_transform(data['Model Name'])
data['Engine Type'] = label_encoder.fit_transform(data['Engine Type'])
data['Color'] = label_encoder.fit_transform(data['Color'])
data['Assembly'] = label_encoder.fit_transform(data['Assembly'])
data['Body Type'] = label_encoder.fit_transform(data['Body Type'])
data['Transmission Type'] = label_encoder.fit_transform(data['Transmission Type'])
data['Registration Status'] = label_encoder.fit_transform(data['Registration Status'])
# Выбор признаков
selected_features = ['Model Year', 'Mileage', 'Engine Capacity', 'Engine Type', 'Body Type']
# Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)
X = data[selected_features]
y = data['Price']
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Создание и обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Предсказание на тестовой выборке
y_pred = model.predict(X_test)
# Оценка модели
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'R-squared: {r2}')

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 3.7 KiB