SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

0

# Шаги 2 и 3: Обучение модели RandomForestRegressor

X = [[…]] # Входные параметры

y = […] # Целевая переменная SSWI

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели RandomForestRegressor

model = RandomForestRegressor (n_estimators=100, random_state=42)

model.fit (X_train, y_train)

# Шаги 4 и 5: Оценка модели

y_train_pred = model.predict (X_train)

train_rmse = mean_squared_error (y_train, y_train_pred, squared=False)

y_test_pred = model.

test_rmse = mean_squared_error (y_test, y_test_pred, squared=False)

print (f’Train RMSE: {train_rmse}»)

print(f'Test RMSE: {test_rmse}')

# Шаг 6: Поиск оптимальных значений параметров ?, ?, ?, ?, ?

# Получение важности признаков, если требуется анализ взаимосвязей

feature_importances = model. feature_importances_

# Шаг 7: Использование окончательной модели для предсказания SSWI

X_new = [[…]]  # Новые входные параметры для предсказания

predicted_sswi = model.

Обратите внимание, что код может потребовать подготовки и предварительной обработки данных, а также настройки параметров модели в соответствии с требованиями вашей конкретной задачи.

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI с использованием bootstrap или перестановочных тестов

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI:

– Собрать набор данных, включающий значения параметров ?, ?, ?, ?, ? и соответствующие значения SSWI.

– Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.

– Сгенерировать случайные выборки путем выбора с повторениями из исходного набора данных и вычислить SSWI для каждой выборки.

– Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.

– Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости.

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI предназначен для определения диапазона значений SSWI, который с высокой вероятностью содержит истинное значение SSWI. Он основан на применении методов статистики, таких как bootstrap или перестановочные тесты.

Вот подробное описание алгоритма:

1.