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本研究探讨了使用自动MPG数据集预测各种机器学习模型的应用。它检查了算法的有效性，例如决策树回归器，随机森林，支持向量回归体以及基于神经网络的模型，例如LSTM和GRU。该研究旨在通过分析发动机规格，驾驶习惯和车辆设计等因素来提高燃油效率预测。使用诸如R平方（R2），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标评估模型的性能，以确保准确性并最小化误差。关键字：MPG，回归，机器学习©2023 AI Ntelia 1。引言在环境可持续性与技术创新相遇的时代，汽车行业处于相当大变化的最前沿[1,2]。随着气候变化的加剧影响以及全球对能源效率的不断增长的需求，精确预测车辆燃料使用的能力不仅成为一个关键挑战，而且还成为巨大的潜力。输入机器学习的世界，这是一种动态而强大的工具，正在改变我们对汽车燃料效率的看法[3,4]。
精神障碍的新治疗选择？预测车辆燃油效率：机器的比较分析
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