پیش‌بینی پارامترهای فرایندی با یادگیری ماشین و Python

نمونه‌کار تخصصی پیش‌بینی داده‌های فرایندی با Python و مدل Polynomial Ridge Regression. در این پروژه، ۶۰۰ داده شبیه‌سازی‌شده به ۴۸۰ نمونه آموزش و ۱۲۰ نمونه آزمون تقسیم شده‌اند. مراحل کار شامل پیش‌پردازش و استانداردسازی داده‌ها، آموزش مدل، ارزیابی با R²، RMSE و MAE، رسم نمودار پیش‌بینی و تحلیل باقیمانده‌هاست. نتیجه آزمون: R²=0.9967 و RMSE=0.0148. در پروژه‌های مشابه، خدمات تحلیل داده، یادگیری ماشین، بهینه‌سازی مدل و گزارش فنی ارائه می‌دهم.