Vorhersage der Kraftstoffeffizienz (MPG) durch maschinelles Lernen [German]

Bys: Sharma, Abhishek, Joshi, Abhishek, Waghela, Mohit

Die Kraftstoffeffizienz spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Fahrzeugen, der kologischen Nachhaltigkeit und der Leistungsanalyse. In diesem Projekt wird ein Ansatz des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Meilen pro Gallone (MPG) vorgestellt, der Fahrzeugmerkmale aus dem bekannten Auto MPG-Datensatz verwendet, der im UCI Machine Learning Repository verf gbar ist.Der Datensatz wird einer Vorverarbeitung unterzogen, die die Behandlung fehlender Werte, die Konvertierung von Datentypen und die Auswahl wichtiger numerischer Attribute umfasst. Zwei Vorhersagemodelle - lineare Regression und Random Forest Regressor - werden implementiert und anhand von Standardregressionsmetriken wie mittlerer absoluter Fehler (MAE), mittlerer quadratischer Fehler (MSE) und R -Wert bewertet. Das Random-Forest-Modell schneidet deutlich besser ab, was auf seine St rke bei der Erfassung nichtlinearer Muster in den Fahrzeugeigenschaften hinweist.Die Studie unterstreicht das Potenzial des maschinellen Lernens zur Unterst tzung der Analyse der Automobileffizienz und der Vorhersage des Kraftstoffverbrauchs. Zuk nftige Verbesserungen k nnen Modelloptimierung, fortschrittliche Algorithmen, Echtzeit-Vorhersagesysteme und die Bereitstellung ber eine Webschnittstelle umfassen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6209871593
• ISBN13: 9786209871597
• Release Date: April 2026
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"