Хочешь научиться писать качественный код на Python? Интересуешься искусственным интеллектом и нейронными сетями? Тогда наш телеграм канал - именно то, что тебе нужно!

Мы публикуем примеры кода, статьи о нейросетях и многое другое, чтобы помочь тебе расширить свой кругозор и стать более опытным разработчиком. На канале https://t.me/backendtoday ты сможешь общаться с единомышленниками и задавать интересующие тебя вопросы.

Не упусти возможность улучшить свои знания в области разработки на Python! Подписывайся прямо сейчас на https://t.me/backendtoday.

Хочешь стать профессиональным разработчиком и улучшить свои знания в программировании на Python? Тогда наш телеграм канал - именно то, что тебе нужно!

Мы публикуем полезные и практические примеры кода на Python, которые помогут тебе улучшить свои навыки и стать лучшим разработчиком. На нашем канале ты найдешь примеры кода для разных задач, от базовых до сложных, а также обзоры новых библиотек и инструментов для Python.

Присоединяйся к нашему сообществу и улучшай свои знания в программировании на Python. Подписывайся на https://t.me/chatgptpythonru и стань профессиональным разработчиком!

Хочешь научиться писать качественный код на Python? Интересуешься искусственным интеллектом и нейронными сетями? Тогда наш телеграм канал - именно то, что тебе нужно!

Мы публикуем примеры кода, статьи о нейросетях и многое другое, чтобы помочь тебе расширить свой кругозор и стать более опытным разработчиком. На канале https://t.me/backendtoday ты сможешь общаться с единомышленниками и задавать интересующие тебя вопросы.

Не упусти возможность улучшить свои знания в области разработки на Python! Подписывайся прямо сейчас на https://t.me/backendtoday.

Хочешь научиться писать качественный код на Python? Интересуешься искусственным интеллектом и нейронными сетями? Тогда наш телеграм канал - именно то, что тебе нужно!

Мы публикуем примеры кода, статьи о нейросетях и многое другое, чтобы помочь тебе расширить свой кругозор и стать более опытным разработчиком. На канале https://t.me/backendtoday ты сможешь общаться с единомышленниками и задавать интересующие тебя вопросы.

Не упусти возможность улучшить свои знания в области разработки на Python! Подписывайся прямо сейчас на https://t.me/backendtoday.

📚 **Тема: Создание модели машинного обучения на Python для предсказания временных рядов**

Для предсказания временных рядов мы будем использовать библиотеку `Prophet` от Facebook. Это мощный инструмент, который позволяет обрабатывать большие объемы данных и делать точные прогнозы.

🔹 **Установка библиотеки Prophet:**

```python
pip install fbprophet
```

🔹 **Импорт необходимых библиотек:**

```python
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
```

🔹 **Загрузка и подготовка данных:**

Предположим, у нас есть датасет `df` с двумя колонками: `ds` (дата) и `y` (значение временного ряда).

```python
df = pd.read_csv('dataset.csv')
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'])
```

🔹 **Создание и обучение модели:**

```python
model = Prophet()
model.fit(df)
```

🔹 **Предсказание:**

Создаем DataFrame для будущих предсказаний на 365 дней вперед и делаем предсказание.

```python
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)
```

🔹 **Визуализация результатов:**

```python
fig1 = model.plot(forecast)
```

В результате, мы получаем график, на котором синяя линия показывает фактические данные, а черная - предсказанные.

Обратите внимание, что Prophet также позволяет учитывать сезонность и праздники, что может значительно улучшить качество прогноза.

🔎 **Источники:**
1. [Официальная документация Prophet](https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api)
2. [Пример использования Prophet для прогнозирования временных рядов](https://towardsdatascience.com/time-series-analysis-in-python-an-introduction-70d5a5b1d52a)

📚 **Тема поста: Кластеризация данных с помощью метода k-средних на Python**

Кластеризация - это метод машинного обучения без учителя, который используется для группировки неотсортированных точек данных в кластеры. Метод k-средних - один из самых популярных методов кластеризации.

🔹 **Шаг 1:** Импортируем необходимые библиотеки:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
```

🔹 **Шаг 2:** Создадим искусственные данные для кластеризации:
```python
data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
plt.scatter(data[:,0], data[:,1])
```

🔹 **Шаг 3:** Применим метод k-средних:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
pred_y = kmeans.fit_predict(data)
```

🔹 **Шаг 4:** Визуализируем результаты:
```python
plt.scatter(data[:,0], data[:,1])
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red')
plt.show()
```

На графике точки разных цветов представляют разные кластеры, а красные точки - это центры кластеров.

Важно помнить, что метод k-средних работает лучше всего на данных, которые являются "сферическими" или "круглыми". Для более сложных форм данных могут потребоваться другие методы кластеризации.

#python #kmeans #clustering #machinelearning