42 lines
4.1 KiB
Markdown
42 lines
4.1 KiB
Markdown
|
## Задание
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Использовать регрессию по варианту для данных из таблицы 1 по варианту(таблица 10),самостоятельно сформулировав задачу. Оценить, насколько хорошо она подходит для решения сформулированной вами задачи
|
|||
|
|
Вариант 6 - полиномиальная регрессия
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Как запустить лабораторную
|
|||
|
|
Запустить файл main.py
|
|||
|
|
## Используемые технологии
|
|||
|
|
Библиотеки pandas, matplotlib, scikit-learn, их компоненты
|
|||
|
|
## Описание лабораторной (программы)
|
|||
|
|
Данный код берет данные из датасета о персонажах Dota 2, где описаны атрибуты персонажей, их роли, название, и как часто их пикают и какой у них винрейт на каждом звании в Доте, от реркута до титана.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
В моем случае была поставлена задача предсказать винрейт персонажа по тому, как часто его берут и по его винрейту на
|
|||
|
|
смежных рангах (просто предсказать винрейт по тому, как часто его берут, нельзя, потому что винрейт зависит от текущей меты)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Программа берет столбцы Name, Archon Picks, Archon Win Rate, Legend Picks, Legend Win Rate, Ancient Picks, Ancient Win Rate.
|
|||
|
|
Все столбцы, кроме Name и Legend Win Rate, нужны для того чтобы обучить модель. Legend Win Rate -
|
|||
|
|
данные, которые нужно предсказать. Name - столбец для вывода результатов.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Дальше все по дефолту - программа делит данные на обучающую и тестовые выборки, просиходит
|
|||
|
|
применение данных для обучения, затем обучаем модель. После этого происходит то же самое с тестовыми данными и затем выводится
|
|||
|
|
оценка качества модели.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
В конце программа строит график, где показывает точки обучающей и тестовой выборки, но к тестовой выборки я решила добавить названия
|
|||
|
|
персонажей, чтобы график был более наглядным, но в то же время не перегруженным.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## Результат
|
|||
|
|
|
|||
|
|
В результате получаем график, который показывает результаты обучающей и тестовой выборок.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Помимо этого, программа вводит оценку качества модели:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Из чего можно сделать вывод, что модель работает очень хорошо и успешно решает поставленную задачу.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Это объясняется тем, что модели было предоставлено достаточно большое количество признаков, по которым можно предсказать
|
|||
|
|
интересующие нас данные. Кроме того, винрейт персонажей взят со смежных рангов.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Если взять винрейт персонажей на рангах, которые
|
|||
|
|
находятся далеко от целевого, модель будет работать хуже, потому что чем больше разница в рангах, тем более разный винрейт у персонажей.
|
|||
|
|
Также, если бы было взято меньше признаков, оценка качества модели так же была бы ниже.
|