Merge pull request 'istyukov_timofey_lab_1 is ready' (#276) from istyukov_timofey_lab_1 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1/pulls/276

.idea/workspace.xml

@@ -4,10 +4,9 @@
     <option name="autoReloadType" value="SELECTIVE" />
   </component>
   <component name="ChangeListManager">
-    <list default="true" id="0ceb130e-88da-4a20-aad6-17f5ab4226ac" name="Changes" comment="">
+    <list default="true" id="0ceb130e-88da-4a20-aad6-17f5ab4226ac" name="Changes" comment="commit 3">
-      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/IIS_2023_1.iml" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/IIS_2023_1.iml" afterDir="false" />
-      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/misc.xml" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/misc.xml" afterDir="false" />
       <change beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/workspace.xml" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/workspace.xml" afterDir="false" />
+      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/istyukov_timofey_lab1/lab1.py" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/istyukov_timofey_lab1/lab1.py" afterDir="false" />
     </list>
     <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
     <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
@@ -43,29 +42,50 @@
     <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
     <option name="showLibraryContents" value="true" />
   </component>
-  <component name="PropertiesComponent">{
+  <component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
-  &quot;keyToString&quot;: {
+  "keyToString": {
-    &quot;RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
+    "RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart": "true",
-    &quot;RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
+    "RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
-    &quot;WebServerToolWindowFactoryState&quot;: &quot;false&quot;,
+    "WebServerToolWindowFactoryState": "false",
-    &quot;git-widget-placeholder&quot;: &quot;senkin__alexander__lab__1&quot;,
+    "git-widget-placeholder": "senkin__alexander__lab__1",
-    &quot;last_opened_file_path&quot;: &quot;D:/ulstukek/Course4/IIS/labs&quot;,
+    "last_opened_file_path": "D:/ulstukek/Course4/IIS/labs",
-    &quot;node.js.detected.package.eslint&quot;: &quot;true&quot;,
+    "node.js.detected.package.eslint": "true",
-    &quot;node.js.detected.package.tslint&quot;: &quot;true&quot;,
+    "node.js.detected.package.tslint": "true",
-    &quot;node.js.selected.package.eslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
+    "node.js.selected.package.eslint": "(autodetect)",
-    &quot;node.js.selected.package.tslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
+    "node.js.selected.package.tslint": "(autodetect)",
-    &quot;nodejs_package_manager_path&quot;: &quot;npm&quot;,
+    "nodejs_package_manager_path": "npm",
-    &quot;settings.editor.selected.configurable&quot;: &quot;reference.settings.ide.settings.new.ui&quot;,
+    "settings.editor.selected.configurable": "preferences.sourceCode",
-    &quot;vue.rearranger.settings.migration&quot;: &quot;true&quot;
+    "vue.rearranger.settings.migration": "true"
   }
-}</component>
+}]]></component>
   <component name="RecentsManager">
     <key name="CopyFile.RECENT_KEYS">
       <recent name="D:\ulstukek\Course4\IIS\IISLabs\IIS_2023_1\zavrazhnova_svetlana_lab_3" />
       <recent name="D:\ulstukek\Course4\IIS\IISLabs\IIS_2023_1\zavrazhnova_svetlana_lab_1" />
     </key>
   </component>
-  <component name="RunManager">
+  <component name="RunManager" selected="Python.lab1">
+    <configuration name="lab1" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python" temporary="true" nameIsGenerated="true">
+      <module name="IIS_2023_1" />
+      <option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
+      <option name="PARENT_ENVS" value="true" />
+      <envs>
+        <env name="PYTHONUNBUFFERED" value="1" />
+      </envs>
+      <option name="SDK_HOME" value="E:\Programms\Python\python.exe" />
+      <option name="WORKING_DIRECTORY" value="$PROJECT_DIR$/istyukov_timofey_lab1" />
+      <option name="IS_MODULE_SDK" value="false" />
+      <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
+      <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
+      <option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/istyukov_timofey_lab1/lab1.py" />
+      <option name="PARAMETERS" value="" />
+      <option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
+      <option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
+      <option name="MODULE_MODE" value="false" />
+      <option name="REDIRECT_INPUT" value="false" />
+      <option name="INPUT_FILE" value="" />
+      <method v="2" />
+    </configuration>
     <configuration name="zavrazhnova_svetlana_lab3_2" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python" temporary="true" nameIsGenerated="true">
       <module name="IIS_2023_1" />
       <option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
@@ -132,13 +152,19 @@
       <option name="INPUT_FILE" value="" />
       <method v="2" />
     </configuration>
+    <list>
+      <item itemvalue="Python.lab1" />
+      <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab3_2" />
+      <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_2" />
+      <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_3_1" />
+    </list>
     <recent_temporary>
       <list>
+        <item itemvalue="Python.lab1" />
         <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_3_1" />
         <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_2" />
         <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab3_2" />
         <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab3_2" />
-        <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_3_1" />
       </list>
     </recent_temporary>
   </component>
@@ -153,6 +179,35 @@
       <workItem from="1697735437405" duration="1706000" />
       <workItem from="1697740229646" duration="3802000" />
     </task>
+    <task id="LOCAL-00001" summary="commit 1">
+      <created>1702203771661</created>
+      <option name="number" value="00001" />
+      <option name="presentableId" value="LOCAL-00001" />
+      <option name="project" value="LOCAL" />
+      <updated>1702203771661</updated>
+    </task>
+    <task id="LOCAL-00002" summary="commit 2">
+      <created>1702208133904</created>
+      <option name="number" value="00002" />
+      <option name="presentableId" value="LOCAL-00002" />
+      <option name="project" value="LOCAL" />
+      <updated>1702208133904</updated>
+    </task>
+    <task id="LOCAL-00003" summary="create README">
+      <created>1702208193675</created>
+      <option name="number" value="00003" />
+      <option name="presentableId" value="LOCAL-00003" />
+      <option name="project" value="LOCAL" />
+      <updated>1702208193675</updated>
+    </task>
+    <task id="LOCAL-00004" summary="commit 3">
+      <created>1702208529340</created>
+      <option name="number" value="00004" />
+      <option name="presentableId" value="LOCAL-00004" />
+      <option name="project" value="LOCAL" />
+      <updated>1702208529340</updated>
+    </task>
+    <option name="localTasksCounter" value="5" />
     <servers />
   </component>
   <component name="TypeScriptGeneratedFilesManager">
@@ -169,7 +224,14 @@
                   <entry key="branch">
                     <value>
                       <list>
-                        <option value="HEAD" />
+                        <option value="istyukov_timofey_lab_1" />
+                      </list>
+                    </value>
+                  </entry>
+                  <entry key="user">
+                    <value>
+                      <list>
+                        <option value="*" />
                       </list>
                     </value>
                   </entry>
@@ -180,8 +242,43 @@
         </entry>
       </map>
     </option>
+    <option name="RECENT_FILTERS">
+      <map>
+        <entry key="Branch">
+          <value>
+            <list>
+              <RecentGroup>
+                <option name="FILTER_VALUES">
+                  <option value="istyukov_timofey_lab_1" />
+                </option>
+              </RecentGroup>
+              <RecentGroup>
+                <option name="FILTER_VALUES">
+                  <option value="HEAD" />
+                </option>
+              </RecentGroup>
+            </list>
+          </value>
+        </entry>
+        <entry key="User">
+          <value>
+            <list>
+              <RecentGroup>
+                <option name="FILTER_VALUES">
+                  <option value="*" />
+                </option>
+              </RecentGroup>
+            </list>
+          </value>
+        </entry>
+      </map>
+    </option>
   </component>
-  <component name="com.intellij.coverage.CoverageDataManagerImpl">
+  <component name="VcsManagerConfiguration">
-    <SUITE FILE_PATH="coverage/PyCharmProjects$senkin_alexander_lab_1.coverage" NAME="senkin_alexander_lab_1 Coverage Results" MODIFIED="1697744262965" SOURCE_PROVIDER="com.intellij.coverage.DefaultCoverageFileProvider" RUNNER="coverage.py" COVERAGE_BY_TEST_ENABLED="true" COVERAGE_TRACING_ENABLED="false" WORKING_DIRECTORY="$PROJECT_DIR$/senkin_alexander_lab_1" />
+    <MESSAGE value="commit 1" />
+    <MESSAGE value="commit 2" />
+    <MESSAGE value="create README" />
+    <MESSAGE value="commit 3" />
+    <option name="LAST_COMMIT_MESSAGE" value="commit 3" />
   </component>
 </project>

istyukov_timofey_lab1/README.md

@@ -0,0 +1,61 @@
+# Лабораторная работа №1. Работа с типовыми наборами данных и различными моделями
+## 12 вариант
+___
+
+### Задание:
+Используя код из пункта «Регуляризация и сеть прямого распространения», сгенерируйте определенный тип данных и сравните на нем 3 модели (по варианту).  Постройте графики, отобразите качество моделей, объясните полученные результаты.  
+
+### Данные по варианту:
+-  make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+### Модели по варианту:
+- Линейная регрессия
+- Персептрон
+- Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 4, alpha = 1.0)
+
+___
+
+### Запуск
+- Запустить файл lab1.py
+
+### Используемые технологии
+- Язык программирования **Python**
+- Среда разработки **PyCharm**
+- Библиотеки:
+    * numpy
+    * sklearn 
+    * matplotlib
+
+### Описание программы
+Программа генерирует набор данных с помощью функции make_classification()
+с заданными по варианту параметрами. После этого происходит вывод в консоль
+качества данных моделей  по варианту и построение графикиков для этих моделей.
+
+Оценка точности происходит при помощи встроенного в модели метода метода
+**.score()**, который вычисляет правильность модели для набора данных.
+
+___
+### Пример работы
+
+![Graphics](1_linear_regression.png)
+```text
+===> Линейная регрессия <===
+Оценка точности:  0.4513003751817972
+```
+___
+
+![Graphics](2_perceptron.png)
+```text
+===> Персептрон <===
+Оценка точности:  0.7591836734693878
+```
+___
+
+![Graphics](3_poly_ridge.png)
+```text
+===> Гребневая полиномиальная регрессия <===
+Оценка точности:  0.5312017992195672
+```
+
+### Вывод
+Согласно выводу в консоль оценок точности, лучший результат показала модель **персептрона**

istyukov_timofey_lab1/lab1.py

@@ -0,0 +1,101 @@
+# 12 вариант
+# Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0,
+#         n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+# Модели:
+# -- Линейную регрессию
+# -- Персептрон
+# -- Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 4, alpha = 1.0)
+
+import numpy as np
+from sklearn.datasets import make_classification
+from sklearn.linear_model import LinearRegression, Perceptron, Ridge
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from matplotlib import pyplot as plt
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+
+
+
+cm_bright_1 = ListedColormap(['#7FFFD4', '#00FFFF'])
+cm_bright_2 = ListedColormap(['#FF69B4', '#FF1493'])
+
+def main():
+    X, y = make_classification(
+        n_samples=500,
+        n_features=2,
+        n_redundant=0,
+        n_informative=2,
+        random_state=0,
+        n_clusters_per_class=1)
+    rng = np.random.RandomState(2)
+    X += 2 * rng.uniform(size=X.shape)
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=10, random_state=40)
+
+    # модели на основе сгенерированных данных
+    my_linear_regression(X_train, X_test, y_train, y_test)
+    my_perceptron(X_train, X_test, y_train, y_test)
+    my_poly_ridge(X_train, X_test, y_train, y_test)
+
+
+# Линейная регрессия
+def my_linear_regression(X_train, X_test, y_train, y_test):
+    lin_reg_model = LinearRegression()  # создание модели регрессии
+    lin_reg_model.fit(X_train, y_train)  # обучение
+    y_pred = lin_reg_model.predict(X_test)  # предсказание по тестовым даннным
+
+    # вывод в консоль
+    print()
+    print('===> Линейная регрессия <===')
+    print('Оценка точности: ', lin_reg_model.score(X_train, y_train))
+
+    # вывод в график
+    plt.title('Линейная регрессия')
+    plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright_1)
+    plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright_2, alpha=0.8)
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=1)
+    plt.savefig('1_linear_regression.png')
+    plt.show()
+
+
+# Персептрон
+def my_perceptron(X_train, X_test, y_train, y_test):
+    perceptron_model = Perceptron()
+    perceptron_model.fit(X_train, y_train)
+    y_pred = perceptron_model.predict(X_test)
+
+    # вывод в консоль
+    print()
+    print('===> Персептрон <===')
+    print('Оценка точности: ', perceptron_model.score(X_train, y_train))
+
+    # вывод в график
+    plt.title('Персептрон')
+    plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright_1)
+    plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright_2, alpha=0.8)
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=1)
+    plt.savefig('2_perceptron.png')
+    plt.show()
+
+
+# Гребневая полиномиальная регрессия (степень=4, alpha=1.0)
+def my_poly_ridge(X_train, X_test, y_train, y_test):
+    poly_rige_model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=4), Ridge(alpha=1.0))
+    poly_rige_model.fit(X_train, y_train)
+    y_pred = poly_rige_model.predict(X_test)
+
+    # вывод в консоль
+    print()
+    print('===> Гребневая полиномиальная регрессия <===')
+    print('Оценка точности: ', poly_rige_model.score(X_train, y_train))
+
+    # вывод в график
+    plt.title('Гребневая полиномиальная регрессия')
+    plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright_1)
+    plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright_2, alpha=0.8)
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=1)
+    plt.savefig('3_poly_ridge.png')
+    plt.show()
+
+
+main()