24 lines
1.7 KiB
Markdown
24 lines
1.7 KiB
Markdown
|
## Данные
|
|||
|
|
Я использую следующие данные:
|
|||
|
|
* Ссылка на изображение картины
|
|||
|
|
* Размер картины в см
|
|||
|
|
* Средняя оценка по отзывам
|
|||
|
|
* Количество заказов
|
|||
|
|
* Стоимость
|
|||
|
|
Чтобы сделать анализ конкретнее были добавлены вручную следующие
|
|||
|
|
данные:
|
|||
|
|
* Жанр (Например: пейзаж, животные, портрет и т.д)
|
|||
|
|
* Поджанр (Например: городской пейзаж, коты, собаки и т.д)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Задание и решение классификации (нейронная сеть)
|
|||
|
|
Необходимо посоветовать/предсказать пользователю поджанр на основе выбранного
|
|||
|
|
жанра и категории стоимости. Нет необходимости разбивать на группы, так как сам
|
|||
|
|
параметр является категориальным. Для выполнения классификации все категориальные
|
|||
|
|
параметры переводим в числа. Точность модель не превышает 0.30, что можно сказать,
|
|||
|
|
что модель не удачная. На это влияет то, что в данные достаточно много классов, что
|
|||
|
|
делает модель сложнее. Результат предсказания представлен на рисунке 5 и 6
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Результат
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|