41 lines
4.6 KiB
Markdown
41 lines
4.6 KiB
Markdown
|
# Задание
|
|||
|
|
Решите с помощью библиотечной реализации дерева решений задачу из лабораторной работы «Веб-сервис «Дерево решений» по предмету «Методы искусственного интеллекта» на 99% ваших данных. Проверьте работу модели на оставшемся проценте, сделайте вывод
|
|||
|
|
## Задание по варианту
|
|||
|
|
Задача для дерева решений. Предсказание уровня образования родителей по всем остальных данным.
|
|||
|
|
## Решение
|
|||
|
|
### Запуск программы
|
|||
|
|
Для запуска программы необходимо запустить файл main.py, содержащий код программы
|
|||
|
|
### Используемые технологии
|
|||
|
|
Программа использует следующие библиотеки:
|
|||
|
|
- numpy - библиотека для работы с массивами и матрицами.
|
|||
|
|
- matplotlib - библиотека для создания графиков и визуализации данных.
|
|||
|
|
- sklearn - библиотека для машинного обучения и анализа данных.
|
|||
|
|
### Что делает программа
|
|||
|
|
Программа читает данные из csv файла. Подготавливает их для работы модели, приводя текстовые параметры к числам. И пытается научиться предсказывать уровень образования родителей по данным об их детях.
|
|||
|
|
### Тесты
|
|||
|
|
Данные без подготовки:
|
|||
|
|
gender race/ethnicity parental level of education lunch test preparation course math score reading score writing score
|
|||
|
|
0 female group B bachelor's degree standard none 72 72 74
|
|||
|
|
1 female group C some college standard completed 69 90 88
|
|||
|
|
2 female group B master's degree standard none 90 95 93
|
|||
|
|
3 male group A associate's degree free/reduced none 47 57 44
|
|||
|
|
4 male group C some college standard none 76 78 75
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Данные после подготовки:
|
|||
|
|
gender race/ethnicity parental level of education lunch test preparation course math score reading score writing score
|
|||
|
|
0 0 0 0 0 0 72 72 74
|
|||
|
|
1 0 1 1 0 1 69 90 88
|
|||
|
|
2 0 0 2 0 0 90 95 93
|
|||
|
|
3 1 2 3 1 0 47 57 44
|
|||
|
|
4 1 1 1 0 0 76 78 75
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Результат дерева классификации на учебных данных: 0.998989898989899
|
|||
|
|
Результат дерева классификации на тестовых данных: 0.2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Результат дерева регрессии на учебных данных: 0.9984005221729634
|
|||
|
|
Результат дерева регрессии на тестовых данных: -1.2264150943396226
|
|||
|
|
|
|||
|
|
По результатам двух типов моделей деревьев видно, что модель дерева решений не подходит для предсказания уровня образования родителей по этим данным. Или на практике не существует такой зависимости.
|
|||
|
|
С целью проверки не переобучилась ли модель были проведены тесты с изменением параметров программы.
|
|||
|
|
Изменение объема обучающей выборки и регулирование параметров моделей деревьев результат не поменяло.
|
|||
|
|
Это значит, что модель не была переобучена.
|