Програмний модуль прогнозування якості води на основі ансамблевого підходу

Abstract

Методами розроблення обрано аналіз існуючих підходів, ансамблеві алгоритми (Gradient Boosting, Random Forest, Bagging, AdaBoost, Stacked Ensembles), гіперпараметричну оптимізацію та автоматизовані методи H2O AutoML. Результатом дослідження є програмний модуль, що дозволяє здійснювати високоточне прогнозування придатності води з точністю 80% та значенням AUCROC 0.864. Результати дослідження можуть бути застосовані у системах моніторингу якості води для екологічних та комунальних служб.