Правильно ли работает моя модель SVR?

Вопрос или проблема

> 
> # Определить имена столбцов  column_names = ['datetime', 'place', 'city', 'state', 'temperature', 'pressure', 'humidity', 'wind_speed', 'gust',
> 'wind_chill', 'feels_like_temperature']
> 
> # Извлечение признаков и целевой переменной  X = df.drop('wind_speed', axis=1) y = df['wind_speed']
> 
> # Разделение на обучающую и тестовую выборки X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split (X , y , test_size =0.3 , random_state =42)
> 
> # Нормализация данных scaler = MinMaxScaler () df_normalized = scaler.fit_transform(df) df_normalized = pd.DataFrame(df_normalized,
> columns=df.columns) X_train = scaler.fit_transform (X_train) X_test =
> scaler.transform(X_test)
> 
> # Обучение с использованием линейной регрессии  model_lr = LinearRegression() model_lr.fit(X_train, y_train)
> 
> # Прогнозирование отсутствующих значений на тестовом наборе  y_pred_lr = model_lr.predict(X_test)
> 
> # Модель опорной векторной регрессии (SVR) svr_model = SVR(kernel="rbf", C=100, epsilon= 0.1) svr_model.fit(X_train, y_train)
> 
> # Прогнозирование и оценка результатов SVR y_pred_svr = svr_model.predict(X_test) mse_svr = mean_squared_error(y_test,
> y_pred_svr) r2_svr = r2_score(y_test, y_pred_svr) print(mse_svr)
> print(r2_svr)
> 
> # Визуализация результатов SVR plt.scatter(y_test, y_pred_svr, color="blue", label="Предсказанные") plt.scatter(y_test, y_test,
> color="red", label="Фактические") plt.plot([min(y_test), max(y_test)],
> [min(y_test), max(y_test)], color="black", linestyle="--")
> plt.xlabel('Фактическая скорость ветра') plt.ylabel('Предсказанная скорость ветра')
> plt.title('Прогнозы SVR против фактических значений') plt.legend() plt.show()

Ответ или решение

Чтобы ответить на ваш вопрос о том, правильно ли работает ваша модель SVR (Support Vector Regression) для прогнозирования скорости ветра, давайте разберём несколько ключевых аспектов вашего подхода, включая предобработку данных, выбор модели и оценку её результатов.

1. Подготовка данных

Вы упомянули, что вы нормализовали данные. Это важный шаг, так как SVR чувствителен к масштабированию входных данных. Однако стоит обратить внимание на следующие моменты:

• Стратегия нормализации: Убедитесь, что вы применили нормализацию только к обучающим данным и затем использовали тот же трансформатор для тестовых данных. В вашем коде это реализовано, но обратите внимание, что вы дважды применяете fit_transform и transform, что может привести к несоответствию, если не аккуратно работать с распределениями данных в обучающей и тестовой выборках.

• Проверка на выбросы: Проверьте данные на наличие выбросов или аномалий, так как они могут сильно повлиять на производительность модели. Выбросы могут исказить ежедневные показатели ветра и усложнить задачу прогнозирования.

2. Выбор модели

Вы выбрали ядро RBF (радиально-базисную функцию) для модели SVR. Это распространённый выбор, однако, его производительность сильно зависит от правильного подбора гиперпараметров:

• Параметры C и epsilon: Вы задали C=100 и epsilon=0.1, но может потребоваться их настройка с помощью кросс-валидации для нахождения оптимальных значений. Также рассмотрите использование других ядер, чтобы проверить, могут ли они улучшить результаты предсказания.

3. Оценка результатов

Вы используете метрики mean_squared_error и r2_score для оценки производительности вашей модели. Это правильный подход, но важно понимать, что:

• Точность и интерпретация результатов: Если текст скорректировал слишком большое значение MSE или R² меньше 0.7 (или ещё хуже, близко к 0), это может указывать на то, что модель не справляется с задачей. Рассмотрите возможность улучшения модели путем добавления новых признаков, проверки других алгоритмов или изменения параметров моделей.

• Визуализация: Ваш подход к визуализации результатов с использованием графика рассеяния очень полезен. На таком графике удобно увидеть, как хорошо ваша модель предсказывает данные. Пренебрегать такими наглядными средствами не стоит, так как они могут многому научить.

4. Рекомендации

• Проведите анализ остатков: Посмотрите на распределение остатков (разности между предсказанными и фактическими значениями). Они должны быть случайными. Если есть паттерны, это может указывать на несоответствие модели.

• Перепробуйте методы Feature Engineering: Изменение или создание новых признаков на основе существующих данных может значительно улучшить вашу модель. Например, попробуйте использовать временные характеристики, такие как день недели или час для создания дополнительных признаков.

• Сравните с другими моделями: Рассмотрите возможность использования других алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений, градиентный бустинг или нейронные сети, чтобы сравнить их производительность с вашей моделью SVR.

Заключение

Ваш SVR может работать, но для более глубокого анализа необходимо детальнее рассмотреть вышеупомянутые аспекты. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам улучшить результаты вашего проекта по прогнозированию скорости ветра. Не стесняйтесь экспериментировать и задавать вопросы по мере необходимости.