Задача: Прогнозирование цены подержанного автомобиля на основе его характеристик.
Шаг 1: Соберите и подготовьте данные.
- Соберите данные о ценах на подержанные автомобили и их соответствующих характеристиках (например, марка, модель, год выпуска, пробег и т. д.).
- Очистите и предварительно обработайте данные (например, обработайте пропущенные значения, закодируйте категориальные переменные).
Шаг 2: Разделите данные на наборы для обучения и тестирования.
- Используйте функцию
train_test_split()
из scikit-learn, чтобы разделить данные на обучающий набор (используемый для обучения модели) и тестовый набор (используемый для оценки модели).
Шаг 3: Обучите модель.
- Выберите модель машинного обучения (например, линейную регрессию, дерево решений, случайный лес).
- Используйте обучающий набор, чтобы обучить модель.
Шаг 4: Оцените модель.
- Используйте тестовый набор, чтобы оценить производительность модели.
- Рассчитайте такие показатели, как средняя абсолютная ошибка (MAE), чтобы оценить точность модели.
Шаг 5: Настройте модель.
- Настройте гиперпараметры модели, чтобы улучшить ее производительность.
- Повторно обучайте и переоценивайте модель, пока не будут достигнуты удовлетворительные результаты.
Шаг 6: Делайте прогнозы.
- Используйте обученную и точно настроенную модель, чтобы делать прогнозы на основе новых данных (например, цен на подержанные автомобили, которые не были включены в исходный набор данных).