27 lines
1.7 KiB
Markdown
27 lines
1.7 KiB
Markdown
|
#### Кондрашин Михаил ПИбд-41
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Лабораторная работа 3. Деревья решений
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Запуск лабораторной работы:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* установить `python`, `numpy`, `matplotlib`, `sklearn`
|
|||
|
|
* запустить проект (стартовая точка класс `main.py`)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Используемые технологии:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Язык программирования `Python`,
|
|||
|
|
* Библиотеки `numpy`, `matplotlib`, `sklearn`
|
|||
|
|
* Среда разработки `IntelliJ IDEA` (В версии "Ultimate edition" можно писать на python)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Описание решения:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Выполняет ранжирование признаков для регрессионной модели
|
|||
|
|
* По данным "WindData" решает задачу классификации (с помощью дерева решений), в которой необходимо определить статистические параметры ветра, влияющие на классификацию по каждому из классов интенсивности турбулентности в соответствии с международной классификацией IEC-614000-1 ed.3.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Результат:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Как видно из результата работы программы - для каждого класса интенсивности турбулентности ключевым является показатель скорости ветра, наиболее выражено это для класса "С", наименее - для класса "B"
|
|||
|
|
|