Tasodifiy oʻrmon (Random Forest) algoritmidan foydalangan holda ob-havoni bashorat qilishning samarali yondashuvlari
##semicolon##
Tasodifiy o‘rmon##common.commaListSeparator## ob-havo bashorati##common.commaListSeparator## mashinaviy o‘qitish##common.commaListSeparator## regressiya##common.commaListSeparator## Python##common.commaListSeparator## meteorologiyaAnnotatsiya
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
##submission.citations##
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.
