Машинное обучение в анализе Lada

Lada, основанная в 1966 году, является российским производителем автомобилей, который выпускает автомобили более 50 лет. Автомобили Lada известны своей доступностью, надежностью и простотой. Компания произвела широкий ассортимент моделей, от компактных седанов до внедорожников и фургонов.

Создание синтетического набора данных для автомобилей Lada

В этом коде мы создадим синтетический набор данных для автомобилей Lada с использованием библиотеки pandas. Мы сгенерируем случайные данные для 2000 автомобилей. Для каждого автомобиля мы случайным образом выберем следующие параметры:

Модель: модель автомобиля Lada (Niva, Granta, Samara, Kalina) Год: год производства (1990-2022) Цена: цена автомобиля (среднее значение 25000 рублей со стандартным отклонением 5000) Пробег: пробег автомобиля (среднее значение 80000 км со стандартным отклонением 20000) Цвет: цвет автомобиля Состояние: состояние автомобиля (новый или подержанный) Местоположение: местоположение автомобиля Коробка передач: тип коробки передач (механическая или автоматическая) Владельцы: количество владельцев (1-4) Тип кузова: тип кузова автомобиля (седан, хэтчбек, внедорожник) Опции: опции автомобиля (базовый, стандартный, премиум) Тип топлива: тип топлива (бензин или дизель)

Эта круговая диаграмма показывает распределение цветов автомобилей в наборе данных. Цвета представлены различными оттенками палитры viridis.

Этот столбчатый график показывает распределение автомобилей Lada по их состоянию. График отображает количество автомобилей в состоянии "Новые" и "Б/У". Используемая цветовая палитра включает зеленый и желтый цвета, что помогает различить два состояния.

Этот график показывает распределение автомобилей Lada по их местоположению. График отображает количество автомобилей в каждом месте, включая Москву, Санкт-Петербург, Казань и Екатеринбург. Для цветовой палитры используется комбинация зелёного, жёлтого, оранжевого и фиолетового цветов, что помогает различать разные местоположения. Ось x повернута на 45 градусов, чтобы разместить более длинные названия местоположений.

Объяснение: Эта 3D точечная диаграмма использует библиотеку plotly.express для визуализации взаимосвязи между годом выпуска, пробегом и ценой автомобилей Lada. Диаграмма окрашена в зависимости от модели автомобиля, причем четыре разных цвета представляют различные модели. Ось x представляет год выпуска, ось y — пробег, а ось z — цену автомобиля. Диаграмма выполнена в тёмной теме, что делает данные более заметными.

Вот как это работает:

px.scatter_3d используется для создания 3D точечной диаграммы. Она принимает dataframe df_lada в качестве входных данных вместе с различными аргументами для настройки диаграммы. x='Year', y='Mileage' и z='Price' указывают столбцы в dataframe, которые используются для осей x, y и z соответственно. color='Model' указывает, что мы хотим окрашивать точки на диаграмме в зависимости от модели автомобиля. labels используется для задания пользовательских меток для каждой оси. color_discrete_sequence используется для указания списка цветов, которые будут использоваться для каждой модели. template='plotly_dark' используется для применения темной темы к диаграмме. fig.update_layout используется для настройки компоновки диаграммы. В данном случае мы задаем пользовательские названия для каждой оси и указываем ширину и высоту диаграммы. В целом, эта диаграмма предоставляет мощный инструмент для визуализации взаимосвязей между этими тремя переменными в нашем наборе данных.

Этот точечный график использует библиотеку seaborn для визуализации зависимости между пробегом и ценой автомобилей Lada. График окрашен по моделям автомобилей, с четырьмя различными цветами, представляющими разные модели. Ось x представляет пробег автомобиля, а ось y — цену автомобиля. Легенда отображается в верхнем правом углу графика, показывая цвет, соответствующий каждой модели.

В целом, этот график обеспечивает быстрый и простой способ визуализации зависимости между пробегом и ценой для различных моделей Lada.

Этот парный график использует библиотеку seaborn для визуализации взаимосвязей между различными характеристиками автомобилей Lada. График окрашен по моделям автомобилей, с четырьмя разными цветами, представляющими разные модели. Ось x и ось y представляют различные характеристики, такие как пробег, цена, год и цвет.

Парный график показывает взаимосвязи между различными парами переменных в датафрейме. Каждая переменная представлена диагональной подграфикой, а внедиагональные подграфики показывают взаимосвязь между каждой парой переменных. Цвет каждой точки на графике указывает, к какой модели автомобиля она относится.

Этот график предоставляет быстрый и простой способ визуализировать взаимосвязи между различными характеристиками автомобилей Lada и может помочь нам выявить закономерности или корреляции между этими переменными.