35 lines
1.3 KiB
Markdown
35 lines
1.3 KiB
Markdown
|
# Лабораторная работа 1
|
|||
|
|
### Вариант 10
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Данные:
|
|||
|
|
- make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
|
|||
|
|
### Модели:
|
|||
|
|
- Линейную регрессию
|
|||
|
|
- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
|
|||
|
|
- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
|
|||
|
|
### Запуск
|
|||
|
|
- Запустить файл lab1.py
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Технологии
|
|||
|
|
- Язык - 'Python'
|
|||
|
|
- Библиотеки sklearn, matplotlib, numpy
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Что делает
|
|||
|
|
Программа генерирует набор данных с помощью make_moons(), после чего строит графики для моделей, указанных в задании варианта и выводит в консоль качество данных моделей
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Пример работы
|
|||
|
|
Вывод в консоль:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Точность:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
LinearRegression: 0.1997177824893414
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Multi Layer Perceptron 10 нейронов: 0.45
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Multi Layer Perceptron 100 нейронов: 0.8
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Лучший результат показала модель Multi Layer Perceptron на 100 нейронах
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Ниже представлены графики, выводимые программой
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|