TASODIFIY O‘RMON (RANDOM FOREST) YORDAMIDA OB-HAVONI BASHORAT QILISH
Keywords:
tasodifiy o‘rmon, ob-havo bashorati, mashinali o‘qitish, klassifikatsiya, ma’lumotlar to‘plami, ansambl modellari, prognoz aniqligi.Abstract
Ushbu maqolada tasodifiy o‘rmon (Random Forest) algoritmidan foydalangan holda
ob-havoni bashorat qilish jarayoni batafsil yoritilgan. Maqolada Random Forest
algoritmining ishlash tamoyillari, ma’lumotlarni tayyorlash va qayta ishlash
bosqichlari, shuningdek, prognoz aniqligini oshirish usullari tahlil qilingan. Tadqiqot
jarayonida meteorologik parametrlar, masalan, harorat, namlik, shamol tezligi,
atmosfera bosimi va yog‘ingarchilik miqdori kabi ko‘rsatkichlar asosida ma’lumotlar
to‘plami tuzilgan. Ushbu algoritmning ansambl yondashuvi va ovoz berish
mexanizmi orqali prognozlarning barqarorligi va aniqligi oshiriladi. Tadqiqot
natijalari Random Forest algoritmining ob-havo bashoratida yuqori samaradorlikka
ega ekanligini, murakkab meteorologik munosabatlarni aniqlashda kuchli vosita
ekanligini tasdiqlaydi.
References
[1] Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.
[2] Zhang, X., & Wang, Y. (2019). Weather Prediction Using Machine Learning
Techniques.
IEEE
Access.
[3] Pedregosa, F. et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of
Machine
Learning
Muallif:
Talaba,
Telefon:
Email:
Yo‘nalish:
Avazbek
Farg‘ona
Mashinali
davlat
+998
Research.
Jo‘raqo‘ziyev
texnika
universiteti
339931010
jorayevavazbek99@gmail.com
o‘qitish
tamoyillari
