Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

В этом видеоуроке мы рассмотрим пример прогнозирования временных рядов на Python с использованием модели машинного обучения XGBoost для прогнозирования энергопотребления. Мы рассмотрим этот проект в блокноте Kaggle (ссылка ниже), который вы можете скопировать и изучить во время просмотра.

Ноутбук, использованный в этом видео: https://www.kaggle.com/code/robikscub...

Хронология:
00:00 Вступление
03:15 Подготовка данных
08:24 Создание признаков
12:05 Модель
15:35 Важность признаков
17:33 Прогноз

Подпишитесь на меня на Twitch, чтобы смотреть прямые трансляции по кодированию:   / medallionstallion_  

Мои другие видео:

Ускоряем код Pandas:    • Make Your Pandas Code Lightning Fast  
Ускоряем код Pandas:    • Make Your Pandas Code Lightning Fast  
Введение в Pandas:    • A Gentle Introduction to Pandas Data Analy...  
Видео об исследовательском анализе данных:    • Exploratory Data Analysis with Pandas Python  

Работа с аудиоданными в Python:    • Audio Data Processing in Python  
Эффективные фреймы данных Pandas:    • Speed Up Your Pandas Dataframes  

YouTube: https://youtube.com/@robmulla?sub_con...
Discord:   / discord  
Twitch:   / medallionstallion_  
Twitter:   / rob_mulla  
Kaggle: https://www.kaggle.com/robikscube

#xgboost #python #machinelearning