28 lines
1.2 KiB
Markdown
28 lines
1.2 KiB
Markdown
|
## Лабораторная работа №2, ПИбд-42 Тепечин Кирилл, Вариант 26(6)
|
||
|
|
|
||
|
|
### Задание
|
||
|
|
|
||
|
|
#### Модели:
|
||
|
|
* Гребневая регрессия (Ridge)
|
||
|
|
* Сокращение признаков случайными деревьями (Random Forest Regressor)
|
||
|
|
* Линейная корреляция (f_regression)
|
||
|
|
|
||
|
|
### Как запустить лабораторную работу:
|
||
|
|
|
||
|
|
Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab2.py
|
||
|
|
|
||
|
|
### Используемые технологии:
|
||
|
|
|
||
|
|
* Python 3.12
|
||
|
|
* numpy
|
||
|
|
* scikit-learn
|
||
|
|
|
||
|
|
### Что делает лабораторная работа:
|
||
|
|
|
||
|
|
Эта лабораторная работа генерирует данные, создает и обучает три модели по варианту, далее выполняется ранжирование признаков и отображение получившиеся оценки каждой
|
||
|
|
признака каждой моделью и среднюю оценку. Также отображаются 4 самых важных признака.
|
||
|
|
|
||
|
|
### Результат:
|
||
|
|
|
||
|
|
|