|
|
|||
|
||||
OverviewEfektywnośc paliwowa odgrywa kluczową rolę w projektowaniu samochodów, zrównoważeniu środowiskowym i analizie wydajności. Niniejszy projekt przedstawia podejście oparte na uczeniu maszynowym do przewidywania mil na galon (MPG) przy użyciu cech pojazdu z dobrze znanego zbioru danych Auto MPG dostępnego w repozytorium uczenia maszynowego UCI.Zbiór danych przechodzi etapy wstępnego przetwarzania, w tym obslugę brakujących wartości, konwersję typów danych i wybór kluczowych atrybutów numerycznych. Dwa modele predykcyjne - regresja liniowa i regresor Random Forest - są implementowane i oceniane przy użyciu standardowych wskaźników regresji, takich jak średni bląd bezwzględny (MAE), średni bląd kwadratowy (MSE) i wynik R². Model Random Forest wypada znacznie lepiej, co wskazuje na jego silę w wychwytywaniu nieliniowych wzorców w charakterystyce pojazdu.Badanie podkreśla potencjal uczenia maszynowego do wspierania analizy wydajności samochodów i prognozowania zużycia paliwa. Przyszle ulepszenia mogą obejmowac dostrajanie modeli, zaawansowane algorytmy, systemy przewidywania w czasie rzeczywistym i wdrażanie za pośrednictwem interfejsu internetowego. Full Product DetailsAuthor: Abhishek Sharma , Abhishek Joshi , Mohit WaghelaPublisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza Imprint: Wydawnictwo Nasza Wiedza Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.30cm , Length: 22.90cm Weight: 0.082kg ISBN: 9786209881831ISBN 10: 6209881831 Pages: 52 Publication Date: 09 April 2026 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Available To Order We have confirmation that this item is in stock with the supplier. It will be ordered in for you and dispatched immediately. Language: Polish Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
||||