مصدر البيانات: https://d37ci6vzurychx.cloudfront.net/trip-data/green\_tripdata\_2020-02.parquet

قم بتحميل البيانات في DataFrame واستخدم خوارزمية الغابة العشوائية لإنشاء نموذج تعلم آلي يتنبأ بمبلغ\_الطرف. تأكد من أنك:

(10 نقاط) قم بتضمين أي خطوات سابقة لإعداد البيانات وEDA والمرئيات. لا بأس في نسخ ولصق الكود الخاص بك. ومع ذلك، تأكد من تحديث الكود بناءً على التعليقات السابقة من TAs.
(5 نقاط) حدد الميزات المطلوبة لبناء النموذج الخاص بك بناءً على الرؤى الواردة من EDA الخاص بك. اشرح بإيجاز سبب الميزات التي حددتها. تأكد من تشفير أي ميزات فئوية.
(5 نقاط) قم بتقسيم البيانات إلى قسم تدريب/اختبار.
(15 نقطة) قم ببناء نموذج يتنبأ بمبلغ البقشيش.
فكر فيما يلي: هل تقوم بالتصنيف أو الانحدار؟ تأكد من اختيار Random Forest Classifier/Regressor المناسب من scikit-learn.
(5 نقاط) قم بتقييم التنبؤات من النموذج الخاص بك والتعليق على النتائج. تأكد من اختيار المقياس الصحيح. تذكر أننا نقوم بتقييم النماذج بشكل مختلف حسب المهمة، أي التصنيف أو الانحدار.
(10 نقاط) ما هو شعورك تجاه العارضة؟ هل تقوم بعمل جيد في التنبؤ بمبلغ\_الإكرامية؟
تعديل النموذج: يمكنك التحكم في عدد الأشجار في مجموعتك باستخدام المعلمة n\_estimators. ارجع إلى نموذج التعليمات البرمجية من المحاضرة واطلع أيضًا على الوثائق، روابط إلى موقع خارجي. لمعرفة المزيد عن هذه الخوارزمية ومعلماتها. جرب ثلاث قيم مختلفة على الأقل للمعلمة n\_estimators لتحديد ما إذا كانت التوقعات قد تحسنت (أو أنها أصبحت أسوأ)؟ أظهر خطواتك.
(+5 نقاط إضافية) لدى الغابة العشوائية طريقة تُرجع أهمية كل ميزة في النموذج الخاص بك. هل يمكنك معرفة أي من الميزات التي اخترتها كانت الأكثر أهمية عند إجراء التنبؤات؟
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}