30 lines
1.6 KiB
Markdown
30 lines
1.6 KiB
Markdown
|
### Задание:
|
|||
|
|
|||
|
Использовать полиномиальную регрессию для данных, самостоятельно сформулировав задачу. Оценить, насколько хорошо она подходит для решения сформулированной вами задачи: предсказание качества сна на основе некоторых других признаков
|
|||
|
|
|||
|
### Технологии:
|
|||
|
|
|||
|
Библиотека Scikit-learn, библиотека pandas, библиотека matplotlib
|
|||
|
|
|||
|
### Что делает лабораторная:
|
|||
|
|
|||
|
Лабораторная работа предсказывает качество сна, используя следующие признаки: уровень стресса, возраст, пол, уровень физической активности и категория индекса массы тела.
|
|||
|
|
|||
|
### Как запустить:
|
|||
|
|
|||
|
Лабораторная работа запускается в файле `shestakova_maria_lab_5.py` через Run: открывается окно и появляется вывод в консоли
|
|||
|
|
|||
|
### Вывод:
|
|||
|
|
|||
|
График:
|
|||
|
|
|||
|

|
|||
|
|
|||
|
На графике показаны синие маркеры - тестовые результаты и черные маркеры - предсказанные результаты
|
|||
|
|
|||
|
Консоль:
|
|||
|
|
|||
|

|
|||
|
|
|||
|
По оценке пожно увидеть, что алгоритм показывает достаточно точные результаты обучения
|