АШЫҚ МӘЛІМЕТТЕР НЕГІЗІНДЕ АУА-АУРА ТЕМПЕРАТУРАСЫН БОЛЖАУ ҮШІН ТҮРЛІ МАШИНАЛЫҚ ОҚУ ӘДІСТЕРІН САЛЫСТЫРУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ

Rp5 деректер мұрағатынан алынған мәліметтер базасы "Ауа-Райы кестесі" ЖШС-мен қамтамасыз етілген және температураны, бұлттылықты және жауын-шашынды сипаттайтын әлемнің барлық бөліктеріндегі ауа-райы туралы жиналған ақпарат болып табылады және барлығына талдау үшін қол жетімді. Деректер әр 3 сағат сайын жиналады, бұл күн сайын құнды мәліметтер алуға мүмкіндік береді. Бұл мүмкіндіктердің көпшілігі міндетті емес және уақытқа байланысты, мысалы, түнгі максималды температура, түнде көру диапазоны әрқашан нөлге тең және т. б. Бұл зерттеудің мақсаты-жетіспейтін деректермен жұмыс істей алатын шешім жасау және ауа-райын болжау үшін машиналық оқытудың маңызды комбинациясын табу. Айта кету керек, зерттеу ашық деректерде жүргізілуі керек, өйткені оларда ешқандай алғышарттар жоқ. Шикі және ашық деректермен жұмыс жасай отырып, біз ауа райы болжамын модельдеуде жаңа ережелерді белгілеуге және қазақстандық қоғам үшін маңызды шешімдерді табуға тырыса аламыз. Бұл зерттеу үшін scikitlearn Python кітапханасынан болжау модельдерін енгізу алгоритмдері қолданылды. Онда Gradient Boosting Regressor, XGBoost, CatBoost, Linear Regression, Bayesian Ridge және т.б. регрессорлар бар. Қолданылатын Машиналық оқыту алгоритмдері әртүрлі тәсілдер негізінде бағаланды: деректерді алдын ала өңдеудің әртүрлі идеяларынан бастап ең жақсы нәтижелерге қол жеткізетін ең жақсы модельді таңдауға және болжамдарда мүмкін максимумға жету үшін оны оңтайландыруға дейін. Бұл зерттеудің негізгі бағыты-ауа-райын болжау мәселелерін шешудің оңтайлы тәсілін табуға көмектесу және қазіргі тенденциялар бұған қалай қарайтынын талдау.