Regression - improvement (БМД173)

В качестве моего эксперимента, я взял за основу данные о прокате велосипедов и создал две модели регрессии. Для начала рассмотрим первую модель, которая у меня получилась: За прогнозируемое значение я взял параметр atemp. Далее, выполнив команды split data, train model, score model и evaluate model, я получил первый коэффицент детерминации. Тип регрессии, использованный в первом эксперименте - linear. Коэффициент детерминации при этой модели регрессии получился уже довольно неплохой - 0.977642, но данный результат можно улучшить. Вторая модель: В попытке усугубить мою модель для того, я попробовал исключить некоторые признаки с командой select columns in dataset. Результат от этого только ухудшился - 0.977594 (было 0.977642). Далее я сменил тип регрессии на decision forest. С помощью этой корректировки результата улучшился. Коэффициент детерминации второй модели стал 0.99132, что на 0.013678 больше, чем у первой. Таким образом, я улучшили результат эксперимента, изменив модель регрессии.