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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 29
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AI & Data

Predicting Inter Bus Arrival Times 系列 第 29

Day 29 數據/圖表 分析

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資料處理流程 (程式接續處理,產生資料流)

流程圖
get_all_data.py 和 json_format.py 可以合併

json.dump(待儲存的資料,指向哪個檔案,indent=4) # indent=4 前面空四格 看得比較清楚  

將各個9018公車的資料集中在一塊

未分車的訓練資料

以車做分類

已分車的訓練資料

產生訓練(測試)資料

1006-1
1006-2

處理Data三步曲-附Code 附Data


如果以 Firebase 的資料為 訓練資料,則

資料數量: 17816
R^2: 0.6852548876317256
weight: [ 0.54209215 1.32267967 5.00156671 -0.40143464]
bias 4.690559048046366


如果以 Firebase 為 測試資料 ,則畫個 y 軸為等待時間 x 軸為資料編號
兩條線 對照 => real feat. predict

real
predict


動態模組 的 daily_log 、train_data(一天一天累積的)

daily_log.csv
Excel > 插入 > 圖表區



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