35 lines
3.1 KiB
Markdown
35 lines
3.1 KiB
Markdown
|
Общее задание:
|
|||
|
Использовать регрессию по варианту для данных из курсовой работы, самостоятельно сформулировав задачу.
|
|||
|
Оценить, насколько хорошо она подходит для решения сформулированной вами задачи.
|
|||
|
|
|||
|
Задание по вариантам:
|
|||
|
алгоритм Логистическая регрессия
|
|||
|
Датасет: Board Games
|
|||
|
Ссылки:
|
|||
|
https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/board-games
|
|||
|
|
|||
|
Задача для регрессии: предсказать будет ли рейтинг игры выше среднего или ниже на основе характеристик: 'Year Published', 'Users Rated', 'Rating Average', 'BGG Rank', 'Owned Users', 'Complexity Average'
|
|||
|
|
|||
|
Запуск через файл app.py
|
|||
|
|
|||
|
Программа использует следующие технологии:
|
|||
|
|
|||
|
Flask: для создания веб-приложения.
|
|||
|
pandas: для работы с данными в формате CSV.
|
|||
|
scikit-learn: для обучения и использования моделей машинного обучения (Linear Regression и Logistic Regression).
|
|||
|
joblib: для сохранения и загрузки обученных моделей.
|
|||
|
Описание работы программы:
|
|||
|
|
|||
|
Программа загружает данные из файла "bgg_dataset.csv", используя библиотеку pandas.
|
|||
|
Выбираются нужные столбцы: 'Year Published', 'Users Rated', 'Rating Average', 'BGG Rank', 'Owned Users', 'Complexity Average'.
|
|||
|
Производится замена запятых на точки в столбцах 'Rating Average' и 'Complexity Average'.
|
|||
|
Пропущенные значения в данных заменяются средними значениями по соответствующим столбцам.
|
|||
|
Данные разделяются на обучающий и тестовый наборы.
|
|||
|
Создается и обучается модель (линейной или логистической регрессии) с использованием scikit-learn и сохраняется в файле.
|
|||
|
Веб-приложение на Flask запускается локально.
|
|||
|
Пользователь взаимодействует с веб-формой, вводя параметры игры (Year Published, Users Rated, BGG Rank, Owned Users, Complexity Average).
|
|||
|
Введенные данные передаются в обученную модель, которая делает предсказание.
|
|||
|
Предсказание выводится на веб-странице.
|
|||
|
Входные данные: параметры игры (Year Published, Users Rated, BGG Rank, Owned Users, Complexity Average) через веб-форму.
|
|||
|
|
|||
|
Выходные данные: предсказание (например, классификация игры как "выше среднего"(1) или "ниже среднего"(0)) на веб-странице.
|