Tasodifiy oʻrmon (Random Forest) algoritmidan foydalangan holda ob-havoni bashorat qilishning samarali yondashuvlari

Авторы

  • Xadicha Alekseyeva Farg‘ona davlat texnika universiteti

Kalit so'zlar:

Tasodifiy o‘rmon, ob-havo bashorati, mashinaviy o‘qitish, regressiya, Python, meteorologiya

Annotatsiya

Ushbu maqolada tasodifiy o‘rmon (Random Forest) algoritmidan foydalanib ob-havoni bashorat qilish masalasi yoritilgan. Tadqiqotda sintetik ob-havo ma’lumotlari asosida model o‘qitilib, haroratning keyingi kungi qiymatini aniqlash bo‘yicha tajribalar olib borildi. Random Forest algoritmining asosiy ustunliklari, uning barqarorligi va yuqori aniqlik berish qobiliyati tahlil qilindi. Amaliy qismda Python dasturlash tili yordamida model qurildi va grafik natijalar bilan baholandi. Olingan natijalar Random Forestning ob-havo bashorati uchun samarali vosita ekanligini ko‘rsatdi

Библиографические ссылки

1. Breiman, L. “Random Forests.” Machine Learning, 2001.

2. Géron, A. “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn.” O’Reilly, 2019.

3. James, G. “Introduction to Statistical Learning.” Springer, 2021.

4. Scikit-Learn documentation.

5. Meteorologiya asoslari bo‘yicha ilmiy maqolalar va ochiq manbalar.

Загрузки

Опубликован

2025-12-18

Как цитировать

Alekseyeva, X. (2025). Tasodifiy oʻrmon (Random Forest) algoritmidan foydalangan holda ob-havoni bashorat qilishning samarali yondashuvlari. Research and Implementation, (Spec 3(2), 286–290. извлечено от https://rai-journal.uz/index.php/rai/article/view/2143

Выпуск

Раздел

Статьи

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)