Прогнозирование на основе ИИ
Random Forest с рекурсивными лаг-фичами. Точность считается на отложенной выборке.
Обучение модели и генерация прогноза…
Точность модели
Объяснимость модели (важность признаков)
aqi
Random Forest показывает, какие признаки оказывают наибольшее влияние на прогноз. Высокий вес лагов и скользящих средних подтверждает, что модель действительно использует историю наблюдений.
AQI
PM2.5 / PM10
Температура
Влажность
CO₂
Таблица прогноза
| Дата | AQI | PM2.5 | PM10 | CO₂ | Т°C | Влажность, % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Прогноз ещё не сгенерирован. | ||||||