лаба 3 done

antonov_dmitry_lab_3/example.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import pandas as pd
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+
+# прочитали датасет
+data = pd.read_csv("titanic_data.csv")
+
+# определение признаков
+features = ['Sex', 'Age', 'sibsp']
+
+# целевая переменная - выжившие
+target = 'Survived'
+
+# разделили данные на тренировочную и тестовую выборки
+train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(
+    data[features],
+    data[target],
+    test_size=0.2,
+    random_state=42
+)
+
+# создали модель decision tree classifier
+model = DecisionTreeClassifier()
+
+# натренировали модель
+model.fit(train_data, train_labels)
+
+# получили значения модели для проверки точности
+predictions = model.predict(test_data)
+
+# вычислили точность модели
+accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)
+print("точность модели:", accuracy)
+
+# нашли два самых важных признака
+importances = model.feature_importances_
+indices = (-importances).argsort()[:2]
+important_features = [features[i] for i in indices]
+print("два самых важных признака:", important_features)