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. Розроблено інформаційну технологію передбачення вмісту вуглекислого газу за рахунок удосконалення методів машинного навчання та розвідувального аналізу, що дозволяє підвищити точність цього передбачення у м. Вінниці.

INFORMATION TECHNOLOGY FOR ANALYSIS AND PREDICTION OF CARBON DIOXIDE BASED ON PUBLIC AIR MONITORING DATA IN VINNITSIA

Abstracts: 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 SVR, XGB Regressor and RandomForestRegressor. The optimal one is Linear SVR. An information technology for predicting the carbon dioxide content has been developed by improving machine learning and intelligence analysis methods, which allows to increase the accuracy of this prediction in Vinnytsia city.