43 lines
2.9 KiB
Markdown
43 lines
2.9 KiB
Markdown
|
## Задание
|
|||
|
Выполнить ранжирование признаков с помощью указанных по варианту моделей.
|
|||
|
Отобразить получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.
|
|||
|
Провести анализ получившихся результатов.
|
|||
|
Указать самые значимые четыре признака по среднему значению
|
|||
|
|
|||
|
Вариант №10
|
|||
|
|
|||
|
Методы:
|
|||
|
+ Линейная регрессия
|
|||
|
+ Лассо
|
|||
|
+ Рекурсивное сокращение признаков
|
|||
|
|
|||
|
## Используемые технологии
|
|||
|
В лабораторной были использованы библиотеки:
|
|||
|
+ numpy - позволяет работать с массивами и матрицами
|
|||
|
+ pandas - позволяет работать с наборами данных
|
|||
|
+ sklearn - используется для работы с моделями и методами машинного обучения
|
|||
|
+ Flask - предоставляет способ быстрого создания веб-страниц для визуализации работы приложения
|
|||
|
|
|||
|
## Используемые компоненты
|
|||
|
+ LinearRegression - библиотечная реализация модели линейной регрессии
|
|||
|
+ Lasso - модификация линейной регрессии
|
|||
|
+ RFE - модель рекурсивноего исключения признаков
|
|||
|
|
|||
|
## Как запустить
|
|||
|
Запустить файл flask-server, который поднимет локальный сервер
|
|||
|
и позволит обратиться к программе через браузер по ссылке [http://127.0.0.1:5000/](http://127.0.0.1:5000/)
|
|||
|
|
|||
|
## Что делает программа
|
|||
|
Генерирует набор данных с 14 признаками размером 750, делит его на обучающую и тестовую выборки.
|
|||
|
По очереди обучает на данных обучающей выборки 3 модели:
|
|||
|
модель линейной регрессии, модель лассо и модель рекурсивного сокращения признаков.
|
|||
|
|
|||
|
После обучения из каждой модели берутся оценки значимостей признаков.
|
|||
|
Исходя из полученных оценок высчитываются средние оценки для признаков,
|
|||
|
полученные данные отражаеются в виде таблицы. Указываются самые значимые 4 признака
|
|||
|
|
|||
|
## Скриншоты работы программы
|
|||
|
|
|||
|
Полученные оценки значимости признаков
|
|||
|
![img.png](img_screen_1.png)
|