49430 پروژه پایتون

شرح پروژه

ع:

سلام وقت بخیر

من چندتا سوال پایتون دارم

و نیاز دارم کسی که واقعا پایتون بلده انجامش بده

کسی رو دارید در این زمینه کمک کنه

سوالات این هفت و من نهایتا یک هفته وقت دارم

لطفا هزینه رو بفرمایید

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
data = pd.read_csv("sensor_data.csv")

# split data into training and test sets
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)

# extract features and labels
X_train = train_data[["sensor1", "sensor2", "sensor3"]]
y_train = train_data[["S", "D"]]
X_test = test_data[["sensor1", "sensor2", "sensor3"]]
y_test = test_data[["S", "D"]]

# train model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# make predictions on test data
y_pred = model.predict(X_test)

# calculate MAE for S and D
mae_S = mean_absolute_error(y_test["S"], y_pred[:, 0])
mae_D = mean_absolute_error(y_test["D"], y_pred[:, 1])
print("MAE for S:", mae_S)
print("MAE for D:", mae_D)

# plot results
plt.plot(y_test["S"], label="True S")
plt.plot(y_pred[:, 0], label="Predicted S")
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(y_test["D"], label="True D")
plt.plot(y_pred[:, 1], label="Predicted D")
plt.legend()
plt.show()

اینم یک نمونه جواب هست که منبع خوبی میتونه باشه
چهار سوالش هنوز مونده بیاد

این پروژه شامل 2 فایل مهم است، لطفا قبل از ارسال پیشنهاد حتما نسبت به بررسی این فایل اقدام فرمایید.

مهارت ها و تخصص های مورد نیاز

درباره کارفرما

nikotex

عضویت چهار سال پیش

26101 پروژه ثبت شده ،

17 پروژه در حال انجام ،

121 پروژه آماده دریافت پیشنهاد ،

نرخ پذیرش پیشنهاد 14%