41 lines
2.8 KiB
Markdown
41 lines
2.8 KiB
Markdown
|
# Лабораторная работа №1. Работа с типовыми наборами данных и различными моделями
|
|||
|
|
## 6 вариант
|
|||
|
|
### Задание:
|
|||
|
|
Используя код из пункта «Регуляризация и сеть прямого
|
|||
|
|
распространения» из источника (стр. 228), сгенерируйте определенный тип данных и
|
|||
|
|
сравните на нем 3 модели (по варианту). Постройте графики, отобразите
|
|||
|
|
качество моделей, объясните полученные результаты.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2,
|
|||
|
|
n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Модели:
|
|||
|
|
* Линейную регрессию
|
|||
|
|
* Полиномиальную регрессию (со степенью 4)
|
|||
|
|
* Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 4, alpha = 1.0)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Как запустить лабораторную
|
|||
|
|
1. Запустить файл main.py
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Используемые технологии
|
|||
|
|
1. Библиотека matplotlib
|
|||
|
|
2. Библиотека scikit-learn
|
|||
|
|
3. Python
|
|||
|
|
4. IDE PyCharm
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Описание лабораторной работы
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Программа генерирует набор данных с помощью функции make_classification в функции main.
|
|||
|
|
После чего делит данные на тестовую и обучающую выборки. В итоге запускает функции linear_regression, polin_regression_4, gr_polin_regression_4,
|
|||
|
|
передавая им набор данных как аргументы. В вышеперечисленных функциях происходит обучение моделей на тестовой выборке, после чего предсказываются
|
|||
|
|
данные на оставшейся выборке. В заключении строятся графики, которые отображают модели, в консоль выводится оценка их работы
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Результат
|
|||
|
|
Программа выводит в консоль следующие данные:
|
|||
|
|
Линейная регрессия: 0.8857142857142857
|
|||
|
|
Полиномиальная регрессия: 0.9714285714285714
|
|||
|
|
Гребневая полиномиальная регрессия: 0.7732479926366043
|
|||
|
|
Выходит, что наиболее качественная для решения задачи-полиномиальная регрессия, а хуже всего справилась гребневая полиномиальная.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Скриншоты работы программы представлены в папке с лабораторной работой.
|