Regression - improvement (БМД173)
Выполнил: Дергачев Виталий Павлович
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.