pascalabcnet/InstallerSamples/MachineLearning/10_RealTasks/02_MoscowHousing_Pipeline.pas

35 lines
922 B
ObjectPascal
Raw Normal View History

// Полный пример задачи регрессии:
// загружаем датасет, делим его на выборки,
// обучаем pipeline и оцениваем качество.
uses MLABC;
begin
var ds := Datasets.MoscowHousing;
var df := ds.Data;
var features := ['rooms', 'area', 'kitchen_area', 'floor', 'floors_total', 'metro_minutes', 'renovation'];
var target := 'price';
var (trainDf, testDf) := df.TrainTestSplit(0.2, seed := 42);
var pipe := DataPipeline.Build(
TaskKind.tkRegression,
target,
features,
new OneHotEncoder('renovation'),
new StandardScaler,
new LinearRegression
);
pipe.Fit(trainDf);
var pred := pipe.Predict(testDf);
var yTest := testDf.ToVector(target);
var r2 := Metrics.R2(yTest, pred);
Println('Прогноз цен на жильё: полный пример');
Println;
Println($'R² = {r2:F3}');
end.