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Mit GradientBoosting Windstärken prognostizieren

Ein Gradient-boosted-Klassifikationsbaum ist ein Entscheidungsbaum mit linearer Regression, der besonders auf strukturierte Daten angewandt wird. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie Sie dieses Verfahren in Zusammenhang mit Regression durchführen.

Laden Sie einen Datensatz mit Windgeschwindigkeitsmessungen an unterschiedlichen Orten und behalten Sie einige Daten als Testsatz.

Trainieren Sie den Algorithmus, den Wert der Windgeschwindigkeit in "RochesPoint" als Funktion anderer Windgeschwindigkeiten unter Verwendung von Gradient-Boosted-Bäumen vorherzusagen.

Rufen Sie generische Informationen über den Prädiktor ab.

Rufen Sie spezifische Information über die durch das Automatisierungsverfahren ausgewählten Hyperparameter.

Sagen Sie Werte für die Beispiele im Testdatensatz voraus.

Vergleichen Sie die prognostizierten Werte mit den Messwerten.

Führen Sie ein weiteres Training aus und spezifizieren Sie den Wert der "BoostingMethod"-Hyperparameter (siehe "GradientBoostedTrees" für eine vollständige Liste der Hyperparameter).

Vergleichen Sie die vorhergesagten Werte mit den Messwerten.

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