โปรเจคการทำนายเกิด PM2.5 โดยใช้ชุดข้อมูลการปล่อยก๊าซจากอาคารในประเทศสวีเดนระหว่างปี 1990 ถึง 2023

1. วัตถุประสงค์

 1.1 เพื่อทำนายการเกิด PM 2.5 จากชุดข้อมูลการเกิด PM 2.5 ในปี 1990 ถึงปี 2023

 1.2 เพื่อหาโมเดลที่เหมาะสมทำนายการเกิด PM 2.5

2. ชุดข้อมูล

 2.1 ชุดข้อมูลที่ใช้มาจากหน่วยงานสถิติของประเทศสวีเดน (Statistics Sweden) 

 2.2 เว็บไซต์ของหน่วยงานสถิติสวีเดน : https://www.scb.se/en/

3. ภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรม

 ภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมคือ Python

4. Python Libraries ที่ใช้ในการทำโปรเจค

 4.1 Pandas

 4.2 Matplotlib

 4.3 Seaborn

 4.4 Sklearn

5. ผลลัพท์

5.1 โมเดลก่อนการปรับปรุง

   5.1.1 โมเดลที่เหมาะสมสำหรับการทำนายการเกิด PM 2.5 เป็น Linear Regression

   5.1.2 Mean Absolute Error = 15.573148409443574

   5.1.3 Mean Squared Error = 929.0789690193789

   5.1.4 Root Mean Squared Error = 30.480796725469283

   5.1.5 R2 Score = 0.9999088287823679

5.2 โมเดลหลังการปรับปรุง

   5.2.1 โมเดลที่เหมาะสมสำหรับการทำนายการเกิด PM 2.5 เป็น Linear Regression

   5.2.2 Mean Absolute Error = 4.6454289955159656

   5.2.3 Mean Squared Error = 101.28140742769907

   5.2.4 Root Mean Squared Error = 10.063866425370474

   5.2.5 R2 Score = 0.9999900611793544