Browsing: Machine Learning

在當今的數據時代下,某些企業不一定具備「養資料」之能力及習慣,因此企業可能產生資料匱乏而無法進行有效決策之瓶頸。於本專案中,倘若汽車租賃公司缺乏其所擁有車輛之碳排放量相關數據時,例如缺少車輛油耗資料,就無法直接計算每公里的碳排放量。在這樣的情況下,企業無法對車輛進行碳排放量的遞減排序,也無從判斷哪些是高碳排放的車輛而需要加以淘汰。為解決資料匱乏之問題,本專案運用機器學習技術建立碳排放量的預測模型,只需極少的車輛基本資料,便可以準確預測碳排放量,以協助企業進行後續排序、篩選、評估或其他減碳轉型決策。淘汰數量為本次專案指定之100台:https://youtu.be/ZC0vMOI-Aiw淘汰數量為自行設定之300台:https://youtu.be/vcQ6U_oVNMs# 資料處理套件import pandas as pd# 讀取資料df_combined = pd.read_excel(“curb_weight_bigdata_without2022.xlsx”) ”’使機器自動辨別各資料間的關聯,再依可能較相關之資料群進行分群”’# ML套件from sklearn.cluster import KMeansdef kmeans_(df):included = [‘Engine Size(L)’, ‘Cylinders’]X = df[included]mannequin…

شماره خاله 0901.033.4786شماره خاله دزفول.شماره خاله شوشتر.شماره خاله بهبهان.شماره خاله اهواز.شماره خاله اندیمشک.شماره خاله زنجان.شماره خاله قم.شماره خاله زاهدان.شماره خاله…