Predicting bike-sharing demand using random forest
Số trang: 9
Loại file: pdf
Dung lượng: 1,014.41 KB
Lượt xem: 20
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
The performance of the proposed RF model is evaluated using three statistical measurements: root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), and correlation coefficient (R). The results show that the RF model has high predictive accuracy with an RMSE of 210 cnt/h, an MAE of 121 cnt/h, and an R of 0.90. The performance of the RF model is also compared with a linear regression model and shows superior accuracy.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Predicting bike-sharing demand using random forest
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Predicting bike-sharing demand using random forest
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Bike-sharing demand Travel demand forecasting Machine learning Random forest Root mean squared errorGợi ý tài liệu liên quan:
-
9 trang 187 0 0
-
Nuclear energy system's behavior and decision making using machine learning
8 trang 111 0 0 -
95 trang 66 0 0
-
Ebook Disrupting finance: FinTech and strategy in the 21st century
194 trang 53 0 0 -
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người - ThS. Nguyễn Ngọc Tú
149 trang 51 0 0 -
Knowledge management system building blocks
12 trang 46 0 0 -
Ebook The data science design manual: Part 2
240 trang 42 0 0 -
Pseudorandom sequences classification algorithm
8 trang 41 0 0 -
Building credit scoring process in Vietnamese commercial banks using machine learning
14 trang 40 0 0 -
Phát hiện tin giả với python và machine learning
14 trang 39 0 0