تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم در پایتون

تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم در پایتون

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم در پایتون”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

پایتون:

زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب می‌شود. و از همین رو بسیاری از برنامه‌نویس‌های تازه‌کار آن را به عنوان اولین زبان برنامه‌نویسی خود برمی‌گزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همه‌منظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرم‌افزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیل‌های داده استفاده می‌شود.

با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده‌اند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌سازند.

یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن داشته باشند. تمرکز اصلی یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه ای است که بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها آغاز می‌شود. مانند مثال‌ها، تجارب مستقیم و یا دستور العمل‌ها، تا به یک الگو در داده‌ها برسند. و بر اساس این مثال‌هایی که ارائه می دهیم، تصمیمات بهتری بگیرند. هدف اصلی آن است که به کامپیوتر این اجازه را بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشند و بتوانند اقدامات خود را بر مطابق با آن تنظیم کنند.

توضیحات پروژه :

عنوان :تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم در پایتون

این پروژه یک پروژه آماده پایتون می باشد.

موضوع پروژه، تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم است.

در این پروژه یک فایل اکسل داریم که 18 تا پارامتر به عنوان ورودی هست و 1 پارامتر خروجی،مجموع 268 داده برای این مقادیر داریم(البته بعضی پارامترها در چند سلول بدون دیتا دارند که درون یابی نشده اند) در این پروژه میخواهیم یک رابطه غیر خطی بین این ها توسعه بدهیم که اول پارامترهای مهمتر را شناسایی کند و مشخص کند کدام همبستگی بیشتری دارد و دوم بین پارامترها منتخب و خروجی یک مدل ماشین لرنینگ یا شبکه عصبی توسعه بدهد و در نهایت رابطه ای که توسعه داده را در خروجی چاپ کنه و مقدار R2 هم بیش از 0.75 شود.

18 تا دیتای feature و یک target

18 ورودی با 1 خروجی

جهت دانلود صورت پروژه بر روی لینک زیر کلیک کنید:

my_data10

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“تحلیل داده و پیش‌بینی با استفاده از XGBoost و درخت تصمیم در پایتون”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه سفارش انجام پروژه پایتون مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

همچنین میتوانید برای تسریع در سفارش پروژه خود به واتساپ یا ایتای شماره 09190974553 پیام دهید و یا توضیحات پروژه خود را به آیدی تلگرام @khaneprozhe ارسال کنید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.