Rain-in-AUS

Mô tả:

• Bộ dữ liệu này chứa các quan sát trong vòng 10 năm từ nhiều địa điểm khác nhau của nước Úc. RainTomorrow là biến mục tiêu, yes có nghĩa là ngày mai trời có mưa và lượng mưa lớn hơn 1mm, ngược lại là giá trị no thể hiện ngày mai trời không có mưa.

Mục đích:

• Dự báo xem liệu ngày mai có mưa hay không bằng cách huấn luyện các mô hình phân loại dựa trên biến mục tiêu là RainTomorrow.

Techniques:

• Handle Datetime variables
• Handle missing values
• Detecting and handle Outliers (IQR Range)
• One-Hot Encoder
• Feature Scaling
• Handle Imbalanced Dataset - SMOTE()
• Build Models
• Model Selection
• RandomizedSearchCV

Modeling

• Logistic Regression
• Decision Tree
• Random Forest
• LightGBM
• Catboost
• XGBoost

=> Mô hình LightGBM cho độ chính xác tốt nhất 86.15% và tổng thời gian huấn luyện thấp nhất. Sau khi tiến hành RandomizedSearchCV độ chính xác của mô hình đã được cả thiện từ 86.15% lên 88.93 lên 2.78% (một sự cải thiện tương đối tốt). Nên chúng ta sẽ chọn mô hình LightGBM với các tham số đã tìm được để giải quyết cho bài toán này!