Обучение Python — работа в Москве

Для себя Нужно построить модель прогнозирования сроков годности. Есть вводные данные: каждые 2 недели измерялся ph среды :4,78;4,76;4,75;4,73 Срок годности считается испорченным если ph меньше 4,3 Чат jpt написал такой алгоритм. Сможете примерить на практике? Для построения модели прогнозирования сроков хранения кофейного концентрата с использованием линейной регрессии можно следовать следующим шагам: 1. Сбор данных Соберите данные о pH кофейного концентрата. У вас есть значения pH на каждые 2 недели: - 0 неделя: 4.78 - 2 недели: 4.76 - 4 недели: 4.75 - 6 недель: 4.73 2. Определение зависимых и независимых переменных - Независимая переменная (X): Время в неделях - Зависимая переменная (Y): Значение pH 3. Преобразование данных Необходимо создать таблицу с данными. Например: | Неделя | pH | |--------|------| | 0 | 4.78 | | 2 | 4.76 | | 4 | 4.75 | | 6 | 4.73 | 4. Построение модели Используя линейную регрессию, можно построить модель. Для этого понадобится библиотека, например, scikit-learn в Python: import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # Данные weeks = np.array([0, 2, 4, 6]).reshape(-1, 1) pH_values = np.array([4.78, 4.76, 4.75, 4.73]) # Создание и обучение модели model = LinearRegression() model.fit(weeks, pH_values) # Предсказание pH predicted_pH = model.predict(weeks) 5. Анализ модели Проверьте, когда значение pH станет меньше 4.3. Это можно сделать, решив уравнение линейной регрессии для pH = 4.3. 6. Вывод результатов Сравните предсказанные значения с границей (pH < 4.3) и определите срок годности кофейного концентрата.