Результат интеллектуальной деятельности: Программный комплекс оптимизации работы стоматологической клиники на основе цифровых технологий

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.model_selection import train_test_split

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("clinic_data.csv")

X = data[['patient_count', 'equipment_usage', 'procedure_duration']]

y = data['total_time']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

plt.scatter(y_test, y_pred)

plt.show()