27 lines
2.1 KiB
Markdown
27 lines
2.1 KiB
Markdown
|
## Лабораторная работа №3
|
|||
|
|
|||
|
### Деревья решений
|
|||
|
|
|||
|
## 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:
|
|||
|
|
|||
|
* Выполняет ранжирование признаков для регрессионной модели
|
|||
|
* По данным "Boston House Prices" решает задачу классификации (с помощью дерева решений), в которой по различным характеристикам требуется найти для "Индекс доступности к радиальным магистралям" два наиболее важных признака из трех рассматриваемых (CRIM (уровень преступности на душу населения в разбивке по городам), DIS (взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости), TAX (полная стоимость недвижимости - ставка налога на 10 000 долларов США \[$/10 тыс.])).
|
|||
|
|
|||
|
### Примеры работы:
|
|||
|
|
|||
|
#### Результаты:
|
|||
|
* Наиболее важным параметром влияющим на трудность похода оказалось TAX (полная стоимость недвижимости - ставка налога на 10 000 долларов США \[$/10 тыс.]), затем CRIM (уровень преступности на душу населения в разбивке по городам) и DIS (взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости)
|
|||
|
|
|||
|
![Result](result.jpg)
|