Использование машинного обучения для прогнозирования температуры - PullRequest
Новая
       24

Использование машинного обучения для прогнозирования температуры

0 голосов
/ 10 июня 2018

Я новичок в ML и хочу создать умный термостат, который после сбора достаточного количества данных о взаимодействии с пользователем сам начнет устанавливать температуру дома.

То, что я получил до сих пор, - это аппаратный прототип, который позволяет пользователю устанавливать температуру, и в то же время он отправляет Environment и UserSetTempera в ThingSpeak (чтобы легко сохранять данные для последующего доступа)

Другая часть представляет собой алгоритм python, который получает данные из ThingSpeak и преобразует их в Pandas DataFrame.

Фрейм данных выглядит следующим образом: 

 timeStamp                      environment_temp    user_set_temp  

2018-05-27T00:12:43Z               20            21              
2018-05-27T00:17:27Z               20            22                 
2018-05-27T00:17:59Z               20            24                
2018-05-27T00:20:01Z               20            21                  
2018-05-27T00:23:14Z               20            24                 
2018-05-28T09:39:07Z               20            22             
2018-05-28T10:40:17Z               20            23               
2018-05-28T20:12:47Z               20            25              
2018-05-28T20:14:16Z               23            25               
2018-05-30T20:29:30Z               18            24

И вот где я застрял.Я не знаю, как использовать эти данные с библиотеками ML для прогнозирования того, как должна быть установлена ​​температура, когда температура окружающей среды равна x.

Я пытался использовать sklearn train_test_split () и LinearRegression (), но без существенного результата

Каждое предложение будет высоко оценено !!

...