IIS_2023_1/kondrashin_mikhail_lab_5/README.md

43 lines
1.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

#### 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:
![Result](images/result.png)