Хотите спрогнозировать выходную мощность турбины, но недостаточно знаете алгоритмы машинного обучения? Не беспокойтесь, в MindsDB есть автоматические предикторы, которые могут упростить эту работу.
В этом уроке мы увидим, как прогнозировать выходную мощность турбины на основе различных других факторов, используя предиктор в облаке MindsDB с файлом данных gt_2015.csv, который можно загрузить здесь.
Шаг 1. Загрузка данных в MindsDB
Убедитесь, что у вас есть учетная запись MindsDB. Получите его здесь.
Теперь нажмите на вкладку «Загрузить данные», перейдите в «Файлы», нажмите «Загрузить» и загрузите файл .csv со своего ПК.
Шаг 2: Просмотр таблицы и визуализация данных
Я сохранил таблицу данных как энергию. Итак, для просмотра таблицы используйте следующий синтаксис. Замените число в LIMIT на необходимое количество отображаемых строк.
SHOW TABLES FROM files; SELECT * FROM files.energy LIMIT 10;
The explanations of sensor measurements and their brief statistics are given below. Variable (Abbr.) Unit Min Max Mean Ambient temperature (AT) C –6.23 37.10 17.71 Ambient pressure (AP) mbar 985.85 1036.56 1013.07 Ambient humidity (AH) (%) 24.08 100.20 77.87 Air filter difference pressure (AFDP) mbar 2.09 7.61 3.93 Gas turbine exhaust pressure (GTEP) mbar 17.70 40.72 25.56 Turbine inlet temperature (TIT) C 1000.85 1100.89 1081.43 Turbine after temperature (TAT) C 511.04 550.61 546.16 Compressor discharge pressure (CDP) mbar 9.85 15.16 12.06 Turbine energy yield (TEY) MWH 100.02 179.50 133.51 Carbon monoxide (CO) mg/m3 0.00 44.10 2.37 Nitrogen oxides (NOx) mg/m3 25.90 119.91 65.29
Перейдите на вкладку Data Insights, чтобы просмотреть подробный анализ данных таблицы.
Шаг 3: Обучите модель
Именно здесь MindsDB упрощает жизнь. С помощью автоматического предиктора мы можем легко обучить модель и получить наилучшие результаты, для чего потребовалось бы много работы с традиционным подходом, основанным на машинном обучении.
CREATE PREDICTOR mindsdb.energy_predictor FROM files (SELECT * FROM energy) PREDICT TEY;
Мы можем дать нашему предсказателю любое имя после mindsdb[dot]. Введите столбец, который вы хотите предсказать после PREDICT. В данном случае это TEY (Turbine Energy Yield).
Запустите это и дождитесь обучения модели. И Виола, модель ML построена!
Вы можете увидеть статус обучения модели, используя это:
SELECT status FROM mindsdb.predictors WHERE name='energy_predictor';
Шаг 4: Получение прогнозов для этой регрессионной модели
SELECT TEY,TEY_Confidence,TEY_Explain FROM mindsdb.energy_predictor WHERE AT=1.567 AND AH=69.876 AND TIT=1234.67;
Это синтаксис для прогнозов. TEY_Confidence определяет достоверность прогноза. Чем больше данных мы даем, тем увереннее становится прогноз. TEY_Explain объясняет различные достоверности, границы и т. д.
Таким образом, используя MindsDb, даже непрофессионал может легко делать прогнозы. Следовательно, это мощный инструмент.
Для дополнительной информации:
