Prediction модель
2500 UAHМашинне навчання / Машинное обучение / Machine learning, Python
Проблематика:
Є історичні денні дані за кількістю поїздок пасажирів.
Для обслуговування обладнання на транспорті потрібно на місяць вперед
складати графік виходу на роботу обслуговуючого персоналу. Є Prediction модель,
яка показує прогноз тільки на один день, а не на місяць, як потрібно.
Завдання:
Допиляти існуючу модель або запропонувати свою, яка на історичних даних навчиться і зробить
прогноз поїздок пасажирів по днях на місяць вперед. Точність прогнозу 90-95% (У даній моделі при різних налаштуваннях точність добігає 95%).
Prediction графік повинен продовжувати існуючий графік червоним кольором.
Існуючі недоліки:
Модель в розрахунках використовує 50 останніх днів??? - хотілося б, щоб використовувався весь обсяг даних (тут можу помилятися, в ML не дужий).
При формуванні графіка з'являється Warning - виправити.
При написанні коду додати коментарі, щоб при використанні можна було з розумінням міняти параметри.
Посилання на модель:
https://colab.research.google.com/drive/1PBhY35PIGBe_vh8783re44HAW19E-4ai?usp=sharing
Посилання на файл з даними за останній рік:
https://drive.google.com/file/d/1dZ1N1F9ZvbhGiCnOKYuMDU8EBRMSkLL-/view?usp=sharing
/
Проблематика:
Есть исторические дневные данные по количеству поездок пассажиров.
Для обслуживания оборудования на транспорте требуется на месяц вперёд
составлять график выхода на работу обслуживающего персонала. Есть Prediction модель,
которая показывает прогноз только на один день, а не на месяц, как требуется.
Задача:
Допилить существующую модель или предложить свою, которая на исторических данных обучится и сделает
прогноз поездок пассажиров по дням на месяц вперёд. Точность прогноза 90-95% (У данной модели при разных настройках точность доходит до 95%).
Prediction график должен продолжать существующий график красным цветом.
Существующие недочёты:
Модель в расчётах использует 50 последних дней??? - хотелось бы, чтоб использовался весь объём данных (тут могу ошибаться, в ML не силён).
При формировании графика появляется Warning - исправить.
При написании кода добавить комментарии, чтоб при использовании можно было с пониманием менять параметры.
Ссылка на модель:
https://colab.research.google.com/drive/1PBhY35PIGBe_vh8783re44HAW19E-4ai?usp=sharing
Ссылка на файл с данными за последний год:
https://drive.google.com/file/d/1dZ1N1F9ZvbhGiCnOKYuMDU8EBRMSkLL-/view?usp=sharing
/
Problematic:
There is historical daily data on the number of passenger trips.
Maintenance of equipment in transport requires a month in advance
draw up a schedule for the entry to work of service personnel. There is a Prediction model,
which shows the forecast for only one day, and not for a month, as required.
A task:
Refine the existing model or offer your own, which will train on historical data and make
forecast of passenger trips by days for a month in advance.
The forecast accuracy is 90-95% (For this model, with different settings, the accuracy reaches 95%).
Prediction chart should continue the existing chart in red.
Existing shortcomings:
Does the model use the last 50 days in its calculations??? - I would like the entire amount of data to be used (I could be wrong here, it's not strong in ML).
Warning appears when the chart is being formed - fix it.
When writing the code, add comments so that when using it I can change the parameters with understanding.
Model reference:
https://colab.research.google.com/drive/1PBhY35PIGBe_vh8783re44HAW19E-4ai?usp=sharing
Link to file with data for the last year:
https://drive.google.com/file/d/1dZ1N1F9ZvbhGiCnOKYuMDU8EBRMSkLL-/view?usp=sharing
Варіант, коли за основу взято "one step prediction" і на його основі робиться 30 step prediction - не підходить. Такий варіант випробуваний і він дає помилкові результати.
/
Вариант, когда берётся "one step prediction" о на его основе делается 30 step prediction - не подходит. Такой вариант опробован и он даёт ошибочные результаты.
/
The option when "one step prediction" is taken as a basis and 30 step prediction is made on its basis is not suitable. This option has been tested and gives erroneous results.
X_FUTURE = 30
predictions = np.array([])
last = x_test[-1]
for i in range(X_FUTURE):
curr_prediction = model.predict(np.array([last]))
last = np.concatenate([last[1:], curr_prediction])
predictions = np.concatenate([predictions, curr_prediction[0]])
predictions = scaler.inverse_transform([predictions])[0]
print(predictions)
import datetime
from datetime import timedelta
dicts = []
curr_date = data.index[-1]
for i in range(X_FUTURE):
curr_date = curr_date + timedelta(days=1)
dicts.append({'Predictions':predictions[i], "Date": curr_date})
new_data = pd.DataFrame(dicts).set_index("Date")
train = data
plt.figure(figsize=(22,11))
plt.title('Prediction model')
plt.xlabel('Date', fontsize=18)
plt.ylabel('Pass trips (units)', fontsize=18)
plt.plot(train['Pass'])
plt.plot(new_data['Predictions'])
plt.legend(['Train', 'Predictions'], loc='lower left')
plt.show()
Відгук замовника про співпрацю з фрилансером
Prediction модельДякую вам! Все зроблено з розумінням. Все здорово!
Відгук фрилансера про співпрацю з Віктором Чекіним
Prediction модельИдеал заказчика!
Мне просто дали задание, я его выполнил.
Чётко поставил цель, сроки, цену и т.д.
Профіль видалено | Сейф
-
Добрый вечер.
Интересуют ориентировочные сроки.
С уважением, Сергей
-
И да, использование всего исторического периода - плохая мысль.
Обычно используют либо те же периоды предыдущих лет для учета сезонности, либо последние данные с фильтром затухания значимости (чем дальше, тем меньше данные влияют на предсказания)
-
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
Бот автопродаж
1000 UAH
Потрибно написати Бот автопродаж Метод оплати з особистого балансу Поповнення балансу через мережу TRC-20 В боті мають бути трьох рівневі категорії товарів Видавати файли текстові або зображення Також має бути поле зворотнього зв'язку та ще декілька кнопок Ціну пропонуйте… Python, Розробка ботів ∙ 3 ставки |
Розпізнавання плануЦікавить програма на Python або щось інше для розпізнавання планів квартир. План у форматі файлу jpg або pdf. Приклад у вкладенні. На виході повинен бути файл у форматі json з вказанням координат (відстанями) стін Python, Машинне навчання ∙ 5 ставок |
Програма для показу MS PowerPoint всередині вікна
785 UAH
Потрібно розробити програму для ПК на Windows, всередині вікна якої буде відкриватися вікно PowerPoint з показом MS PowerPoint файли-демонстрації (розширення ppsx). Важливо, щоб при натисканні ESC під час перегляду, виходило вікно програми з кнопками підтвердження бажання… C та C++, Python ∙ 1 ставка |
Потрібне програмне забезпечення для розсилки в тг або вайбері
25 000 UAH
Є база телефонів, за якими потрібно робити розсилку в вайбері або телеграмі (не суть де, головне, щоб працював і не кастрував софт). Ніяких передоплат, оплата або поетапно або за результатом. У нас велика організація, можемо публічно дружити, щоб були гарантії (на передоплатах… Python, Веб-програмування ∙ 14 ставок |
Потрібен Python Django розробник |