38 lines
1.7 KiB
Markdown
38 lines
1.7 KiB
Markdown
|
## Лабораторная работа №2
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Ранжирование признаков
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Как запустить лабораторную работу:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
|
|||
|
|
* запустить проект (стартовая точка класс lab2)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Какие технологии использовались:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Язык программирования `Python`, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
|
|||
|
|
* Среда разработки `PyCharm`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Что делает лабораторная работа:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* генерирует данные и обучает модели модели RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
|
|||
|
|
* ранжирует признаки с помощью моделей RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
|
|||
|
|
* отображает получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Примеры работы:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#### Результаты:
|
|||
|
|
* RandomizedLasso: 1, 2, 4, 5
|
|||
|
|
* Ridge: 4, 11, 12 и 1 или 2 (одинаковый результат)
|
|||
|
|
* Random Forest Regressor: 4, 1 11, 12
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#### Среднее: 4, 1, 2 и 5 признаки
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#### Графики результатов ранжирования признаков по каждой модели и средняя оценка:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#### Средние оценки для признаков у каждой модели и средние оценки моделей:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|