АНАЛИЗ ДАННЫХ О ПОЕЗДКАХ В МЕГАПОЛИСЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ПОЕЗДКИ
Скачать PDF
Аннотация: В данной статье исследуется набор данных о поездках такси в мегаполисе с целью определения факторов, влияющих на ценообразование стоимости поездки. Использованы модели машинного обучения: линейная регрессия, полиномиальная регрессия, деревья принятия решений, ансамблевое обучение и метод случайных лесов. В ходе сравнения выяснилось, что оптимальной моделью является бэггинг. Получен способ определения прогностической оценки и стоимости поездки.
Ключевые слова: прогнозирование стоимости услуг такси, модель машинного обучения, линейная регрессия, полиномиальная регрессия, модель деревьев принятия решений, метод случайных лесов, ансамблево е обучение, бэггинг, бустинг
Для цитирования: Дзержинский Р.И., Лапшин И.А., Аносов Т.Э. Анализ данных о поездках в мегаполисе и прогнозирование стоимости поездки // Электронный научный журнал «ИТ-Стандарт». – 2021. – № 4. – С. .