30 подписчиков
Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки
Да, это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.
Шестая задача: прогнозирование температуры
Что нужно сделать: предсказать температуру на завтра на основе исторических данных
Как можно сделать:
▪️Использовать признаки: температуру ранее, влажность, день года;
▪️Добавить лаги и сезонные признаки (месяц, неделя);
▪️Попробовать: линейную регрессию с разными признаками, Random Forest, Prophet.
Данные можно взять на Kaggle: htwww.kaggle.com/...setГотовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.
Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside
Около минуты
18 января