52 lines
2.3 KiB
Markdown
52 lines
2.3 KiB
Markdown
|
## Лабораторная работа №5
|
|||
|
|
|||
|
### Регрессия
|
|||
|
|
|||
|
## Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья
|
|||
|
|
|||
|
### Как запустить лабораторную работу:
|
|||
|
|
|||
|
* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
|
|||
|
* запустить проект (стартовая точка класс lab3)
|
|||
|
|
|||
|
### Какие технологии использовались:
|
|||
|
|
|||
|
* Язык программирования `Python`, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
|
|||
|
* Среда разработки `PyCharm`
|
|||
|
|
|||
|
### Что делает лабораторная работа:
|
|||
|
|
|||
|
* С помощью полиномиальной регрессии предсказывает среднюю стоимость домов в 1000 долларах [тыс. долларов] исходя из среднего количества комнат в жилом помещении, уровень преступности на душу населения в разбивке по городам и индекса доступности к радиальным магистралям.
|
|||
|
* Выводит размер ошибки, оценку модели и полученное предсказание
|
|||
|
|
|||
|
### Примеры работы:
|
|||
|
|
|||
|
### Результаты:
|
|||
|
Были проведены тесты с различными параметрами степени (от 1 до 9). По итогу степень ошибки большая, меньше всего она при степени равной 2 или 4 (при этом и оценка модели 0.68 и 0.55 соответственно).
|
|||
|
|
|||
|
#### Тесты
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 1
|
|||
|
* Оценка качества: 0.4252542186083391
|
|||
|
* Ошибка: 0.22653604605972913
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 2
|
|||
|
* Оценка качества: 0.6835376807930289
|
|||
|
* Ошибка: 0.1625504540569756
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 3
|
|||
|
* Оценка качества: 0.5267438865953347
|
|||
|
* Ошибка: 0.195302452251188
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 4
|
|||
|
* Оценка качества: 0.5481932964142193
|
|||
|
* Ошибка: 0.17852746450144702
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 5
|
|||
|
* Оценка качества: -3.372087305867348
|
|||
|
* Ошибка: 0.4163026401028063
|
|||
|
|
|||
|
#### degree = 6
|
|||
|
* Оценка качества: -69.05174526020205
|
|||
|
* Ошибка: 1.3125236408458876
|