# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
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** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

I dati annuali presi dal sito: http://www.psmsl.org/data/obtaining/ contengono serie temporali di misurazioni del livello del mare in varie stazioni del mondo . Tali misurazioni sono in millimetri rispetto a 7 metri al di sotto del livello del mare definito livello "RLR" che sta per "REVISED LOCAL REFERENCE", in modo da evitare la possibilità di ottenere valori negativi. In questa analisi si considerano soltanto le serie temporali relative alle seguenti 2 stazioni:
* Venezia punta della salute dall'anno 1906 al 2000
* Venezia II dall'anno 2002 al 2015
Si vuole valutare se nei prossimi anni cioè dal 2020 in poi ci sarà ancora un progressivo innalzamento del livello del mare nelle 2 stazioni di Venezia.
Caricamento dei dati:

## Parte 2: Esplorazione dei dati

Il sommario delle 2 stazioni "Venezia punta della salute" e "Venezia II" con minimo, massimo, media, mediana ecc. è il seguente:

## Parte 3 : Modellizzazione e previsione

Usando l' algoritmo Bagged Mars per creare un modello previsionale nel dataset relativo alla stazione Venezia punta della salute si ottengono previsioni sulla crescita del livello del mare con un errore RMSE di soli 34,9 mm e un Rsquared del 78,77% che rappresenta la variabilità dell'altezza espressa dal modello.
Usando l' algoritmo Bagged Mars per creare un modello previsionale nel dataset relativo alla stazione "Venezia II" si ottengono previsioni sulla crescita del livello del mare con un errore RMSE di soli 49,25 mm e un Rsquared del 75,27% che rappresenta la variabilità dell'altezza espressa dal modello.
Usando il modello ets della libreria forecast si ottiene un trend crescente dell'altezza per la stazione "Venezia punta della salute" ed un plateau per la stazione "Venezia II" con un intervallo di confidenza all'80% e al 95% rappresentato nei grafici con le aree grigio chiaro e scuro:
Stazione Venezia punta della salute:
Stazione Venezia II: