Avocado hass time series vs predict price

Overview

AVOCADO HASS TIME SERIES VÀ PREDICT PRICE

Trước khi vào Heroku muốn giao diện đẹp mọi người chuyển giúp mình theo hình bên dưới image

predict_avocado

https://avocado-hass.herokuapp.com/ deployed to Heroku

Please change setting to theme dark

Nếu trường muốn coi trên máy local host thì làm các bước sau:

Bước 1: Down code trên github về Bước 2: Vào trang streamlit để thực hiện theo hướng dẫn của treamlit: https://docs.streamlit.io/library/get-started/installation

I. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG DỮ LIỆU

  1. Mục đích
    • Dự đoán giá bơ trung bình của bơ "Hass" ở Mỹ
    • Xem xét mở rộng các loại trang trại Bơ đang có trong việc trồng bơ ở các vùng khác
    • Xây dựng mô hình dự báo giá trùng bình của bơ "Hass" ở Mỹ sau đó xem xét việc mở rộng sản xuất kinh doanh
  2. Vi sao có dự án nào ?
    • Ai (Who): Doanh nghiệp là người cần
    • Tại sao (Why): Giá bơ biến động ở các vùng khác nhau ? Có nên trồng bơ các vùng đó không ?
  3. Hiện tại
    • Công ty kinh doanh quả bơ ở rất nhiều vùng của nước Mỹ có 2 loại bơ: Bơ thường và bơ hữu cơ
    • Quy cách đóng gọi theo nhiều quy chuẩn: Small/ Large/ Xlarge Bags
    • Có 3 loại item (product look up) khác nhau: 4046, 4225, 4770
  4. Vấn đề
    • Doanh nghiệp chưa có mô hình dự báo giá bơ cho việc mở rộng
    • Tối ưu sao việc tiếp cận giá bơ tới người tiêu dùng thấp nhất
  5. Thách thức và cách tiếp cận - Challenge and Approach
    • Dữ liệu được lấy trực tiếp từ máy tính tính tiền của các nhà bán lẻ dựa trên doanh số bán lẻ thực tế của bơ Hass
    • Dữ liệu đại diện cho dữ liệu lấy từ máy quét bán lẻ hàng tuần cho lượng bán lẻ (National retail volumn - units) và giá bơ từ tháng 4/2015 đến tháng 3/2018
    • Giá Trung bình (Average Price) trong bảng phản ánh giá trên một đơn vị (mỗi quả bơ), ngay cả khi nhiều đơn vị (bơ) được bán trong bao
    • Mã tra cứu sản phẩm - Product Lookup codes (PLU’s) trong bảng chỉ dành cho bơ Hass, không dành cho các sản phẩm khác.
  6. Data obtained - Thu thập dữ liệu
    • Không thông quan nguồn cào data
    • Toàn bộ dữ liệu được đổ ra và lưu trữ trong tập tin avocado.csv với 18249 record.
    • Có 2 loại bơ trong tập dữ liệu và một số vùng khác nhau. Điều này cho phép chúng ta thực hiện tất cả các loại phân tích cho các vùng khác nhau hoặc phân tích toàn bộ nước mỹ theo một trong 2 loại bơ
  7. Đặt ra yêu cầu với bài toán

Yêu cầu 1: Với bài toán 1: thực hiện dự đoán giá bơ trung bình

  • Thực hiện các tiền xử lý dữ liệu bổ sung (nếu cần)
  • Ngoài những thuật toán regression đã được thực hiện, có thuật toán nào khác cho kết quả tốt hơn không? Thực hiện với thuật toán đó. Tổng hợp kết quả thu được."

Yêu cầu 2: Với bài toán 2: Thực hiện dự đoán giá, khả năng mở rộng trong tương lai với Organic Avocado ở vùng California

Yêu cầu 3: Hãy làm tiếp phần dự đoán giá bơ thường (Conventiton Avocado) của vùng California

Yêu cầu 4: Hãy chọn ra 1 vùng (Trong danh sách các vùng bơ "Hass" đang kinh doanh) mà bạn cho rằng trong tương lai có thể trong trọt, sản xuất kinh doanh (organic và/ hoặc Conventional Avocado). Hãy chứng minh đều này bằng cách triển khai các bài toán như đã với vùng california

II. TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG

  1. Thị trường Hoa Kỳ image
  2. Mục tiêu và cấn tiếp cận image
  3. Ai là người và cần gì ? image
  4. Kết luận image

III. HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG VÀ CHỌN CÁC TÍNH NĂNG DỰ ĐOÁN GIÁ BƠ

image

Owner
hieulmsc
Supply chain management and finance, costing analysis
hieulmsc
Deploy AutoML as a service using Flask

AutoML Service Deploy automated machine learning (AutoML) as a service using Flask, for both pipeline training and pipeline serving. The framework imp

Chris Rawles 221 Nov 04, 2022
🎛 Distributed machine learning made simple.

🎛 lazycluster Distributed machine learning made simple. Use your preferred distributed ML framework like a lazy engineer. Getting Started • Highlight

Machine Learning Tooling 44 Nov 27, 2022
Evaluate on three different ML model for feature selection using Breast cancer data.

Anomaly-detection-Feature-Selection Evaluate on three different ML model for feature selection using Breast cancer data. ML models: SVM, KNN and MLP.

Tarek idrees 1 Mar 17, 2022
AutoTabular automates machine learning tasks enabling you to easily achieve strong predictive performance in your applications.

AutoTabular AutoTabular automates machine learning tasks enabling you to easily achieve strong predictive performance in your applications. With just

wenqi 2 Jun 26, 2022
Pandas-method-chaining is a plugin for flake8 that provides method chaining linting for pandas code

pandas-method-chaining pandas-method-chaining is a plugin for flake8 that provides method chaining linting for pandas code. It is a fork from pandas-v

Francis 5 May 14, 2022
OptaPy is an AI constraint solver for Python to optimize planning and scheduling problems.

OptaPy is an AI constraint solver for Python to optimize the Vehicle Routing Problem, Employee Rostering, Maintenance Scheduling, Task Assignment, School Timetabling, Cloud Optimization, Conference S

OptaPy 208 Dec 27, 2022
Official code for HH-VAEM

HH-VAEM This repository contains the official Pytorch implementation of the Hierarchical Hamiltonian VAE for Mixed-type Data (HH-VAEM) model and the s

Ignacio Peis 8 Nov 30, 2022
Stacked Generalization (Ensemble Learning)

Stacking (stacked generalization) Overview ikki407/stacking - Simple and useful stacking library, written in Python. User can use models of scikit-lea

Ikki Tanaka 192 Dec 23, 2022
XGBoost-Ray is a distributed backend for XGBoost, built on top of distributed computing framework Ray.

XGBoost-Ray is a distributed backend for XGBoost, built on top of distributed computing framework Ray.

92 Dec 14, 2022
PyPOTS - A Python Toolbox for Data Mining on Partially-Observed Time Series

A python toolbox/library for data mining on partially-observed time series, supporting tasks of forecasting/imputation/classification/clustering on incomplete multivariate time series with missing va

Wenjie Du 179 Dec 31, 2022
CS 7301: Spring 2021 Course on Advanced Topics in Optimization in Machine Learning

CS 7301: Spring 2021 Course on Advanced Topics in Optimization in Machine Learning

Rishabh Iyer 141 Nov 10, 2022
Flightfare-Prediction - It is a Flightfare Prediction Web Application Using Machine learning,Python and flask

Flight_fare-Prediction It is a Flight_fare Prediction Web Application Using Machine learning,Python and flask Using Machine leaning i have created a F

1 Dec 06, 2022
Accelerating model creation and evaluation.

EmeraldML A machine learning library for streamlining the process of (1) cleaning and splitting data, (2) training, optimizing, and testing various mo

Yusuf 0 Dec 06, 2021
Distributed Tensorflow, Keras and PyTorch on Apache Spark/Flink & Ray

A unified Data Analytics and AI platform for distributed TensorFlow, Keras and PyTorch on Apache Spark/Flink & Ray What is Analytics Zoo? Analytics Zo

2.5k Dec 28, 2022
Bodywork deploys machine learning projects developed in Python, to Kubernetes.

Bodywork deploys machine learning projects developed in Python, to Kubernetes. It helps you to: serve models as microservices execute batch jobs run r

Bodywork Machine Learning 409 Jan 01, 2023
Transform ML models into a native code with zero dependencies

m2cgen (Model 2 Code Generator) - is a lightweight library which provides an easy way to transpile trained statistical models into a native code

Bayes' Witnesses 2.3k Jan 03, 2023
Simulation of early COVID-19 using SIR model and variants (SEIR ...).

COVID-19-simulation Simulation of early COVID-19 using SIR model and variants (SEIR ...). Made by the Laboratory of Sustainable Life Assessment (GYRO)

José Paulo Pereira das Dores Savioli 1 Nov 17, 2021
A classification model capable of accurately predicting the price of secondhand cars

The purpose of this project is create a classification model capable of accurately predicting the price of secondhand cars. The data used for model building is open source and has been added to this

Akarsh Singh 2 Sep 13, 2022
Programming assignments and quizzes from all courses within the Machine Learning Engineering for Production (MLOps) specialization offered by deeplearning.ai

Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization on Coursera (offered by deeplearning.ai) Programming assignments from all courses i

Aman Chadha 173 Jan 05, 2023
[HELP REQUESTED] Generalized Additive Models in Python

pyGAM Generalized Additive Models in Python. Documentation Official pyGAM Documentation: Read the Docs Building interpretable models with Generalized

daniel servén 747 Jan 05, 2023