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