Сравнение эффективности алгоритмов машинного обучения на примере прогнозирования среднемесячного потребления электроэнергии интервальных приборов учета потребителей

Автором сформирована обучающая выборка из базы данных Валуйского района электрических сетей на основе данных приборов учета, входящих в систему АИИСКУЭ, а также проведены эксперименты по реализации на ней следующий алгоритмов: k-ближайших соседей, линейной регрессии и случайного леса. Для сравнения полученных моделей автором были использованы такие показатели эффективности как среднеквадратичная ошибка (MSE), абсолютная средняя ошибка (MAE) и коэффициент детерминации (R^2). Результаты эксперимента показали наибольшую эффективность метода случайного леса в сравнении с остальными рассматриваемыми алгоритмами.