Работы автора

В статье предлагаются два подхода к анализу временных рядов численности бактериопланктона в трех различных слоях водной толщи озера Байкал. При первом подходе рассчитываются значения сезонной компоненты рядов методом скользящей средней и строятся аддитивные и мультипликативные модели, из которых на основании рассчитанных коэффициентов достоверности, выбираются лучшие. Проводится интерпретация оценок значений сезонной компоненты в каждой из них. При втором подходе выполняется корреляционно-регрессионный анализ совместного изменения численности бактериопланктона, температуры и уровня воды озера. Выдвигаются и проверяются статистические гипотезы о значимости коэффициентов корреляции между рассматриваемыми факторами. Строится математическая модель множественной регрессии с включением фиктивных переменных, описывающих влияние сезонных колебаний на изменение численности бактериопланктона. Рассчитывается статистическая оценка значимости построенной модели и включенных в модель факторов. Приводится интерпретация результатов корреляционно-регрессионного анализа по отношению к исследуемой предметной области. Делается вывод о том, что полученные результаты могут быть использованы при прогнозировании количества бактериопланктона в разные периоды времени, при составлении экологического обоснования состояния озера, а также прогноза его микробиологического режима.

В данной статье было проведено исследование влияния параметра k, размера обучающей выборки и ряда популярных метрик расстояний для метода k-ближайших соседей (kNN - k-nearest neighbors) на качество моделей с использованием метрик RMSE и R2. Алгоритм K-ближайших соседей является одним из самых популярных среди ML-моделей для решения задач классификации и регрессии. Тщательная настройка параметров - фундаментальный аспект для достижения баланса между точностью и эффективностью модели. Важность правильного выбора параметров k и метрики расстояния является ключевым фактором для создания модели с высокой точностью. В результате исследования были получены оптимальные значения параметра k алгоритма, которые применимы для решения большинства прикладных задач. Наиболее часто используемые метрики, такие как Евклидова и Манхэттенская, показали сопоставимую эффективность по сравнению с метриками Чебышева и Махаланобиса. Практическая применимость оптимальных характеристик алгоритма делает его решения востребованными в разнообразных прикладных задачах классификации и регрессии.