Menu
CoddyTech
flag Ar iconالعربيةdown icon

جودة الهواء

جزء من قسم الإحصاء لتعلّم الآلة في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 62 من 64.

تريد مدينة إعداد توقع سريع للجسيمات الدقيقة PM2.5. سجّل مستشعر شوارع بيانات 40 يومًا في air.csv:

خط يوضح قيم PM2.5 اليومية على مدى 40 يومًا، تتراوح بين نحو 16 و61، وكل يوم أعلى من خط متقطع عند 15 يشير إلى الإرشادات اليومية لمنظمة الصحة العالمية

يحتوي كل صف على بيانات الرياح ودرجة الحرارة والرطوبة وحركة المرور وpm25 ليوم واحد. ويتتبع أحدها الغبار أفضل بكثير من البقية.

اعثر عليه، ثم لائِم خطًا، وبيّن مدى الثقة به: مقدار ما يفسّره، وأين يخطئ أكثر ما يمكن، ومتى يخرج التنبؤ عن نطاق البيانات.

challenge icon

التحدي

صعب

يقرأ البرنامج قيمة يوم جديد لأفضل ميزة. قرّب إلى منزلتين عشريتين.

  1. اطبع الميزة ذات أقوى ارتباط r مع pm25، مع تجاهل الإشارة، واطبع قيمة r بإشارتها.
  2. لائم خطًا. اطبعه، واطبع قيمة R تربيع، والصف الذي يخطئ فيه أكثر مع ذلك المتبقي.
  3. تنبأ للقيمة، وحذّر عندما تقع خارج نطاق بيانات الميزة.
  4. ارسم النقاط والخط الأحمر من أصغر قيمة إلى أكبرها: العنوان Air Quality، والميزة على المحور الأفقي، وPM2.5 على المحور الرأسي.

لمدينة أخرى وللإدخال 8:

Best feature: traffic_k (r = 0.86)
Line: pm25 = 1.11 * traffic_k + 13.67
R squared: 0.73
Largest miss: row 14 (residual 11.15)
Prediction at 8.0: 22.57
Warning: outside the data

مخطط مبعثر بعنوان Air Quality، والميزة traffic_k على المحور الأفقي وPM2.5 على المحور الرأسي، مع 30 نقطة تتجه صعودًا نحو اليمين وخط أحمر ملائم يمر عبرها

بعد أسطرك، يصف Coddy مخططك.

جرّب بنفسك

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

value = float(input())
df = pd.read_csv("air.csv")

# اكتب الكود الخاص بك أدناه
quiz iconاختبر نفسك

يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.

جميع دروس الإحصاء لتعلّم الآلة

تدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت