Применение метода линейной регрессии для прогнозирования расхода топлива автомобиля
DOI:
https://doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-2-0298-0305Ключевые слова:
машинное обучение, линейная регрессия, прогнозирование расхода топлива, обработка данных, корреляционный анализАннотация
В данной статье рассматривается использование метода машинного обучения для прогнозирования расхода топлива автомобиля. Для этой задачи применяется линейная регрессия. Описаны этапы подготовки данных, включая обработку данных и устранение пропусков, а также процессы обучения и тестирования модели. Проведен анализ данных и построена визуализация тепловой карты корреляций. Построена модель линейной регрессии на основе признаков, влияющих на расход топлива автомобиля. Проведена оценка эффективности модели с использованием метрик RMSE и R². Основное внимание уделено практическому применению модели для предсказания расхода топлива на основе реальных данных.
Библиографические ссылки
Кун М., Джонсон К. Предиктивное моделирование на практике. Springer; 2019. 640.
Лутц М. Изучаем Python. М.: Эксмо; 2019. 1200.
Педрегоса Ф., Варуко Г., Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения. 2011; 12: 2825-2830.
Негодин В.А. Машинное обучение в языке программирования Python. Форум молодых ученых. 2019; 8(36): 201-203.
Зулунов Р.М., Солиев Б.Н. Использование Python для искусственного интеллекта и машинного обучения. Al-Farg’oniy avlodlari. 2023; 1(3): 18-24.
Murphy K.P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press; 2012. 1067.
Гудфеллоу И., Бенгио Й., Курвилл А. Глубокое обучение. М.: MIT Press; 2016. 775.
REFERENCES
Kun M., Dzhonson K. Prediktivnoe modelirovanie na praktike. Springer; 2019. 640. (in Russian)
Lutc M. Izuchaem Python. M.: Eksmo; 2019. 1200. (in Russian)
Pedregosa F., Varuko G., Scikit-learn: mashinnoe obuchenie na Python. Zhurnal issledovanij mashinnogo obucheniya. 2011; 12: 2825-2830. (in Russian)
Negodin V.A. Mashinnoe obuchenie v yazyke programmirovaniya Python. Forum molodyh uchenyh. 2019; 8(36): 201-203. (in Russian)
Zulunov R.M., Soliev B.N. Ispol'zovanie Python dlya iskusstvennogo intellekta i mashinnogo obucheniya. Al-Farg’oniy avlodlari. 2023; 1(3): 18-24. (in Russian)
Murphy K.P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press; 2012. 1067.
Gudfellou I., Bengio J., Kurvill A. Glubokoe obuchenie. M.: MIT Press; 2016. 775. (in Russian)
![](https://oajmist.com/public/journals/1/submission_283_283_coverImage_ru_RU.jpg)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 М. А. Зуев, В. М. Шибаев, К. С. Баланев
![Лицензия Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Журнал MIST - «Modern Innovations, Systems and Technologies» / «Современные инновации, системы и технологии» публикует материалы на условиях лицензии CreativeCommons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), размещенной на официальном сайте некоммерческой корпорации Creative Commons:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Это означает, что пользователи могут копировать и распространять материалы на любом носителе и в любом формате, адаптировать и преобразовывать тексты, использовать контент для любых целей, в том числе коммерческих. При этом должны соблюдаться условия использования — указание автора оригинального произведения и источника: следует указывать выходные данные статей, предоставлять ссылку на источник, а также указывать, какие изменения были внесены.