| dc.contributor.author | Губар, О. | uk |
| dc.contributor.author | Мокін, В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:52:24Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:52:24Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48250 | |
| dc.description.abstract | Проведено розвідувальний аналіз Kaggle-датасету „Air Quality Monitoring from EcoCity” з даними вмісту різних забруднюючих речовин у повітрі. Для вирішення поставленої задачі побудовано інтелектуальні моделі передбачення даних Linear SVR, XGB Regressor та RandomForestRegressor. Оптимальною є Linear SVR. | uk |
| dc.description.abstract | An exploratory analysis of the Kaggle dataset “Air Quality Monitoring from EcoCity” with data on the content of various pollutants in the air is carried out. To solve this problem, we built intelligent data prediction models Linear | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22953 | |
| dc.subject | моніторинг якості атмосферного повітря | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | передбачення | uk |
| dc.subject | м Вінниця | uk |
| dc.subject | air quality monitoring | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | prediction | uk |
| dc.subject | Vinnytsia city | uk |
| dc.title | Інформаційна технологія аналізу та передбачення діоксиду вуглецю за даними громадського моніторингу атмосферного повітря у м. вінниці | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9+631 | |
| dc.relation.references | A Comprehensive Guide to Machine Learning [ ] / S. Nasiriany et al. 2018. 176 . : https://github.com/juanmartinsantos/books/blob/main/docs/Machine%20Learning/A%20Comprehensive%20Guide%20 to%20Machine%20Learning.pdf | |
| dc.relation.references | : : ( ) [ ] / . . | |
