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).