Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare: differenze tra le versioni
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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:
<syntaxhighlight lang="rsplus">
serie <- ts(Venezia_punta_della_salute_168$Altezza, start = 2000-nrow(Venezia_punta_della_salute_168)+1,end = 2000)
fore<-forecast(serie)
plot(fore)
as.data.frame(fore)
serie <- ts(Venezia_II_2100$Altezza, start = 2002,end = 2015)
fore<-forecast(serie)
plot(fore)
as.data.frame(fore)
}
</syntaxhighlight>
'''Stazione Venezia punta della salute:'''
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