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5_​Prognose

Lese Datensatz mit den sieben Eingabespalten (Vor 1 Tag, Vor 2 Tagen etc.) ein.Fehlende Werte durch nächsten Wert ersetzenMeta-NodeFiltere die Daten des Cluster 25.0Rollendes Fensterzur Erstellung von Trainings-daten eines Random Forest-Regressionsmodells. Das Fensterwird mit einer Schrittweite von 1 überdie Datentabelle geschoben.Endes der Schleife.Die ersten 729 Zeilen für das Training.Die 730. Zeile für das Testen.Filtere die Grundwahrheit und die Prognosen heraus.Berechne dieabsoluten Fehler zwischen358 Paaren von Grundwahrheit undPrognose.Endes der Schleife.Die ersten 729 Zeilen für das Training.Die 730. Zeile für das Testen.Filtere die Grundwahrheit und die Prognosen heraus.Berechne dieabsoluten Fehler zwischen358 Paaren von Grundwahrheit undPrognose.Rollendes Fensterzur Erstellung von Trainings-daten eines Decision Tree-Regressionsmodells. Das Fensterwird mit einer Schrittweite von 1 überdie Datentabelle geschoben.Berechne den Durchschnittund die Standardabweichung.Berechne den Durchschnittund die Standardabweichung.Visualisiere die wahrenAnrufvolumina und die vomModell vorhergesagten Volumina.CSV Reader Timestamp Alignment Missing Value StructuredDataset Creator Row Filter Window Loop Start Loop End Random Forest Learner(Regression) Random Forest Predictor(Regression) Row Splitter GroupBy Math Formula Simple RegressionTree Learner Simple RegressionTree Predictor Loop End Row Splitter GroupBy Math Formula Window Loop Start GroupBy GroupBy Line Plot (Plotly) Lese Datensatz mit den sieben Eingabespalten (Vor 1 Tag, Vor 2 Tagen etc.) ein.Fehlende Werte durch nächsten Wert ersetzenMeta-NodeFiltere die Daten des Cluster 25.0Rollendes Fensterzur Erstellung von Trainings-daten eines Random Forest-Regressionsmodells. Das Fensterwird mit einer Schrittweite von 1 überdie Datentabelle geschoben.Endes der Schleife.Die ersten 729 Zeilen für das Training.Die 730. Zeile für das Testen.Filtere die Grundwahrheit und die Prognosen heraus.Berechne dieabsoluten Fehler zwischen358 Paaren von Grundwahrheit undPrognose.Endes der Schleife.Die ersten 729 Zeilen für das Training.Die 730. Zeile für das Testen.Filtere die Grundwahrheit und die Prognosen heraus.Berechne dieabsoluten Fehler zwischen358 Paaren von Grundwahrheit undPrognose.Rollendes Fensterzur Erstellung von Trainings-daten eines Decision Tree-Regressionsmodells. Das Fensterwird mit einer Schrittweite von 1 überdie Datentabelle geschoben.Berechne den Durchschnittund die Standardabweichung.Berechne den Durchschnittund die Standardabweichung.Visualisiere die wahrenAnrufvolumina und die vomModell vorhergesagten Volumina.CSV Reader Timestamp Alignment Missing Value StructuredDataset Creator Row Filter Window Loop Start Loop End Random Forest Learner(Regression) Random Forest Predictor(Regression) Row Splitter GroupBy Math Formula Simple RegressionTree Learner Simple RegressionTree Predictor Loop End Row Splitter GroupBy Math Formula Window Loop Start GroupBy GroupBy Line Plot (Plotly)

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Created at: 2024-05-21
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