24 lines
2.0 KiB
Markdown
24 lines
2.0 KiB
Markdown
|
# Лабораторная работа 3. Деревья решений
|
|||
|
|
## Задание
|
|||
|
|
1. По данным курсовой работы с помощью дерева решений
|
|||
|
|
решить выбранную задачу: классификация - зависимость типа обеда
|
|||
|
|
от инфляции и потребительских настроений по отношению к экономике
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Ссылка на мой датасет: https://www.kaggle.com/datasets/mlardi/hotel-booking-demand-with-economic-indicators
|
|||
|
|
### Запуск программы
|
|||
|
|
Файл lab3.py содержит и запускает программу.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Описание программы
|
|||
|
|
Программа состоит из двух частей:
|
|||
|
|
1. Она считывает файл с данными о двух отелях: City Hotel и Resort Hotel. Содержит множество различных метрик
|
|||
|
|
2. Далее загружает необходимые столбцы и проводит создание модели
|
|||
|
|
3. Выводит % правильных предсказаний и создает изображение дерева решений
|
|||
|
|
### Результаты тестирования
|
|||
|
|
По результатам тестирования, можно сказать следующее:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* Дерево решений показывает неплохие результаты, 66%.
|
|||
|
|
* Оценка важности признаков показывает наиболее важным признаком уровень инфляции, затем уже уровень потребительских настроений по отношению к экономике
|
|||
|
|
* В самом датафрейме есть еще много различных признаков, но они не так сильно влияют на дерево решений
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Итого. Дерево решений даёт неплохие результаты при классификации.
|