From 2506e7cd95c1be6b082e7e996ba172873aa651b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Alina5757 <445390@mail.ru> Date: Wed, 15 Nov 2023 16:54:40 +0400 Subject: [PATCH] zhukova_alina_lab_2 is ready --- zhukova_alina_lab_2/flask-server.py | 139 +++++++++++++++++++++++++++ zhukova_alina_lab_2/img_screen_1.png | Bin 0 -> 33238 bytes zhukova_alina_lab_2/readme.md | 42 ++++++++ 3 files changed, 181 insertions(+) create mode 100644 zhukova_alina_lab_2/flask-server.py create mode 100644 zhukova_alina_lab_2/img_screen_1.png create mode 100644 zhukova_alina_lab_2/readme.md diff --git a/zhukova_alina_lab_2/flask-server.py b/zhukova_alina_lab_2/flask-server.py new file mode 100644 index 0000000..c872a23 --- /dev/null +++ b/zhukova_alina_lab_2/flask-server.py @@ -0,0 +1,139 @@ +import pandas +import numpy as np +from flask import Flask +from sklearn.feature_selection import RFE +from sklearn.linear_model import Lasso, LinearRegression +from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler + +app = Flask(__name__) + + +@app.route("/") +def home(): + return "" \ + "
" \ + "" \ + " | " \ + "
uwBf z1TjY^>&*%4mudS_2d|fV79zjSqP5lSs_C9a)4B^Y*AIzK(=h0K4d}9&c`&Zo&aqLY zUQhn7&fUMFNm*?nXMf;lOO73+%G^6yOlgl8hOiyn*m(8#w_}dVLgdE z3f8VP&N~O4n5||WyfvMHe@P4}-)Xp6<+69Qnx$xh Cxjq8F$SmR zQd&ko#YkphqEeyNenJ^mlBYvXWqp0I*2kSz(#uDpFWttD{17L_qytx5=sGZqLbw1W zb1#j&c&FL8*TPWr) z_#qnQtoj8SW-htuo&1>;km1-qS)v34x7HA2RnEtqlGW9t&?&K&CvErrkVyjC!G|Mc z$WN#BV#%$sv(>Xl3|}0kHh3^YV+jJDKsl2w9?GV!eglOWx{nd(Qz4-px8?>SAQ>$c z_7DH2ZkSV%-(f;zgNruCOxpzfza(%lp#`!WzBw1a532kzd~~uDPsPf??D1jbK8t!{ zFn+f9uUKtta;IwAeKV-LjYnm#i%X4;c)6V0RGXMMiZl*3%MW76ha2_S<2|y( zRL8}cDDV)h$RurKW0?G2Xe-Xdcbys!FnF-Llf?&>0u87Dg`{Qw5AnSsHp2y-#1-Rk zc}qUYC0de0jD(|Ajh9j#C&uk3XQ$pNIN=n%GkE=XOHcEMM@@>^?k8HC5jwXJIgCUi z96UoVfDI{}zOwHYib8ylHK>h6c%SsH()`v{3KR zICwCqN4+z0Aqw<6s{5&j-+u(85}{sVy!Af<^1cM-!1$|{d;Eo3AGHNq4%l8Rem(Tz z&9p_ZZI8-FgXY4&@*UXJoFDOc<8*ZyGGfW62x@jN6yP%+4L+@9Pf1N-2CaB%XWXc> z)^|yq 9or< z3%8y}UtNqoI~>Tieyqbj@ze+z?6Bq-p%df(QmRr8A!B{Ynw>ku#^-7>!iXJ`IDJJk z2 5YhWNI4cqgq674yd z*`eGl$jdt{$Q+O@+Ng+wF`*?~w*J|S))ux#G_aXH6RB5Y9?AhKn74IoW6r(=MahZa zDl{T!#cK5ep+P$Tv2A^_P+y&Xyh}iVPP|2`w!6MXN!mZ!1p(F40GsR~zvG!ZtBv0- z*3XM}-oU)|QFXhPIgy3gHw~Ish|jr!)a|0FEDQUU6fw5;LTOZni*S1Hn3H?XuO?4q z1ISYb!B|xJlB8kWboUVHHp5vu+N>9r6lcmqaP&g$nZ!WNXknJ_uWD)OUc|V?(|8y; z=0qE1$D@PJ@TbSAe!k;a8R+f_Z;4eh3rKkLZG(W`YZV$_mcS^_(mZhs@Q^m5IyEJT zXfj(*d#(%GDj(%51o9sPb5S#6mI+_P`DkrJcfoFpEq4=*`W2mc`lk~0n(pt4xKqB& zx0#BtwTPE$vmS>Ks?2kn>^l|znA2p6v@sLlDFH+Ebxcy>lTjw!I$V)X@of@wyudmX z95hzcRA8`@S3`C`+K1g!?B# kK4Mai*Q*V6nK+%2Lbok4ryax!Rp?q3uQ zm3VQm_V>zCHi)$0+f&thXU=)atQmfl5xrf~{IbQkF~&%M(v- ydV%(}gsc>HTgy z?Sz6qnb9bucknXrhD%CxZo3~Y){>z5N@X-owqi@1Ck}6=m>AwdS|Q6FR^?bq>i#Ux z-1S(9msRti+AwKrd02}jU#+-BA2L~IS!!GbmF`Ht;>^a6vZq?Gk2Aig^(ma3AIn%{ zXEL_ll~^j5r?4j2)l8~%$w{PP!X(c`wqACjI}RGV^_ZK}X#bA4I&43zf-z9PHU@!= zFiLllb>xB)jz%^ #=QuV;m{Fk{!6 z Kd6ipE!j7r_-cZA(goj8$MQ&N6!b!ezI(BDT6&KQ!m#d?#8cPaIA1VFI3poK5OyG z^~8|_I($9Da>fn$@YHbfD7A-%2h(VWCUGz{o-XL);$=WZjnQNxC}uvSzJk})fHN*R zzpPdRoWXzszcDHK-DI>JuRKd`ox_?Ot+oC6kcfq(#$hGtvK;L`hoTQJjr3T_);COy z1n7Kq9yD%n%lVgfSXVS9-2F^f)^s*mLGweHc>?S4Dve=iv}jiA66ijzyz^I C$^>(xn%r3n %KIe=(-g)<)@%}mQzl>zfx#pVl`<3roYt1}w;zBDRFq(m| zZFO35J$iV4wWrQwz=?i94&hm0P3E6=3qtD8%9m33zBPlL+JBiukpk~Zxz#=n?ByMy zuz;f}dds69Pj_zmS_ezqDoTF_q2)_4D$udG)syYExJ(GqNO(hTqc~AxWWLqOepHx# zs;gcmXA|8nG;>HUla@fvCEJ)+KB>6H4D%V(JsBPwm`bT-6;0a|3prd~jY(fJc4S}u zp -0 t-=%l?AeWiP&`je-y&93@!yr}U9kIo-1h?GI~ zdSgnwjiLs-k#Y(GsBYT)#`QIJ;{v}d8ylWR6msVHRA(adEVGGN4EZ!~TQ^d#;jr;= z98cp%gLO|q#^820^SL*J4)^(6v6M}C?2;`a144n$$<0WaiJ3;9K~TAeS9tt)46(+Qm;qf`=gk^Hr&xoEt1NJ9Efpy3bII$)E9+>H7T{*;*xr2mQa_!UkFd0lxr zz3*eLYct4Rj&l%$4*R(Uo}>4PF6wWn=XGD7%t6J?1m+K90CT8t`bgYB;=D 3*|nQwa@%s`u+jz#Rx6U5)|I8 R{R{A_2f5 zuV0u`=D~gB7G;2S5(fX4(m1=4AD!0CC7*%2Ewoe6PH=_#kyPYJkjJ2NvL|Sg{L^;5 z8^bI^$RTa1oVeeWcVz$ael`F4&NlzcBY}-^&Pjj#u(!8A^kD?@>zDCN2)|o>iCcaL zb$+)nU%VyEj=;Rc`p~Y3cy6mF`CRa;N#8HjVI^lg6I<#QAu(syfhVV?ZJ7|8u{Pb% z#T7Tk%KesSjdJR8%|PCc7Zf =ux6RWkC$ z2@`YbT@8lY)z7ZV;Q4`7o;P)fc6YnVp91||S=s_x7t*(cGwKp>(y3@)6S}TJ;T2x= zhBXTw!o*z`J_I_-kcqYvl-33V_f2bNp6Va%BCsus3~;u;5Em;bz{CT;akSo z7;5B9zVYLr(_xQiM!addYwse;cC#-1CNFR~uWIP&+~qHh&ccBue5;LNeh=|gnJk13 zE~E}+D~9g1lGTzA7rl+>4W__UH4Mf7h66hfFkZA+0?%>edhElicZVBz9 btw#c@0bzZJE+P54udD5 z8+6?f>&hdowayj7X!}a38^F{*Ev0!KIEFk6uU8uGKHstet(e%pR>9lRZn!bflQxJJ zQVM0*NVyXJ^*#ri*~dzD?xbetSf#-j>E#>^Qt0bi99YUNYwNU@z_A-|Xq4 =+XY5|UVCsI$NK0(JDa(T%oup 8XzCS)erAgZB8JoE6JR(p3sdTK{Ub6ch+N4EI94ig@mn?stu8 zgHNAh$soZSk*@33W)IjZMVfFnted4EjCNznp@Yd96vj$2$t#aZ!}#YJ5jr->^NQlD zfn$vIN3}75V_QP(_?7Y44i&42%vkg_3pEm1WOj^&uDcI5S?qoC4J*nZ2v(>KFB#Q1#g2k{(z5>eqbNCzrWYhrhK3G6p>?4Mrvz-^F3De0Xx<+Z5f zYyC5;UEk(53}zQe&tl^#LTQ7wJ4>ID9-zO1hZMpaezVsXZ GuO?MF#?}tdrs5z_J-&6|}M^;^87h zKzQo00`D0{BS!ovHV#-<<$;DzGv5-5iVzu`n3m6E7cc;iD835PNF#Kzw?DNVSsF#{ z{_z_t-W$x+mFJ1j{Wc*d1%Lx2EfvXyt>u*zs)RO*+EGzaJ-7Ap{saF14++Jx68n04 z;YX3NeR6Ah&ipl5U5yuOXQm~n-xkJJJ=BKyNkh);hf&Hq`~(aGX s9-ah5ux9lvPz((xUksxTt4)S zzw}U4XIhIeW#$9Aip!AtMz|?kqIIi^%I#8iTN2rlO)VQWVaKs~;Vq^NTo)8`S4azX z5=s@M#JEr&IMA-#6x7_tQmKwkvHQ8L%+efWBq<9_#g>#o>iKogyeEp=wFIYPg8K0- zA7O_4e3XZdW=%}KBM{EiFUC58x`qRjH~}vFUTBHRb>p-bJ3Ea#1o+8~wvV%U!cnoC z^wuuz-9B1)v2*raEsMlUEv6UUh|zJup*(oW(o*Z3gZ^z@DY#~k!Pow%A+#t{>Fq(* z8zE{8N=6Kn`@-d$6`Cm K;=;5$D_FlM!!qKM}>jyj*4vE0)Qk(%6KQ$I%fc|l z&!ICNN@5U&KcL)`bS(kCO*k51Lm{iU+S9F7b^Yw=yOh0m`?C**pZCg>0!9?=4XN)``4vf#mqOQYGh3x z*WxWP7G(0T_7@Tfih4=h!3gWqbYMv}lTDC=YyYW;Uc%Y_*ciV?aAtWMwz$z`djtZh z50<`5EWxi-R**KcA8vXd)w7~k6e7(x&ttZjc>6%O6ju5eA3J+iDTHf`tSn1XQpkJI zuGM6;0{j$dV9aP~nke*uu9C9p=5_bc&bteljA$gp`YJ;Sd$I!s%yrV %^ zE&j?oNV8VVj@JT2!@H{Y%!tJG@{)Jgk2rlg?HQ{$l|r)FmA` 2FaV1-*TDJ~ApQ&|r<6-sQPf~sRJOO2n z7qE@qZzbyCZ-$dnKgVOxk(i`8t397_xr8Gl9gX#hQOtHNd8}1e&+;+n$x1BRL%lNI z!qCQLq((EB9mj=#Hj<05n>|wRDAH$l?byHlatJMfo~g?P1LG4f->ao=8|>f9Uny;b z>#}rIO)7@Aev5q8TnH^KwN^1jbhY2#bb-4$T%J^nt_O98Zm>{M U?S(+lAKQ>)=4X``!)vHkC^6|Ef(q@==m5W zkzl;rO96$@h~iQ2Rq5pD 7${tX-hVuB_x}Vg8y2`Lifl%m&?GKBYI_5j?oik;E|(6Aj&YF} z#rv$h!UAh1KE=WP0ukqw^ruGBm+(y`OtBYE$HU=-48v=e{4-5W3^jIdE9^1TBXroS z_0sgbg7QpR$DM_dC8R_Cxv!J++Fhm#r#7#xP2^x>$}SIM2!^}r0_r))%Zq!ML>}bC z! 1L?^c4ET2~QW>;ib^so*-H@0&$2*D74ViYNukZ%;m7TdQrxcI1$U z17kvlwu*H)jVoC()HuYL;dOo$t{p&}j-3X#`kA?zEe=x#(dD;1`mK26CcD78x`OIg zQREtQ4G)tvy{lu!f%PcIAr#YYKY4IlRfnOYmd_7)&ZdNRlFM1daV^#Gvwy^MKBJ+( z?NMA0%H|np9&Y;ZF3rqKXFVr>wzk{*335=w`fsOykM3oC?R4v#*HxI4xm{iPLT2C@ zTu1)b191T-Fg~!ldY7}uiVhOX`LS%+xqx!7KyinU$n46MA04*9&Lcbg?1_7coVy15 z158IZ@}#w0?8*}eBe3%U>86i-fs1O~AYelk^RK%2ytSNJ@t? *0~~oHz%_hA$w?*FuUlKy#mR-F)gsbNYw8abHYYsmPYui zzOL-zqXGB_OKtU0NSwICTE4y>Q-a;_tv?ny*UGf|_D3y+dr1DZerNV4m8DGB+-I7S z1u?ELA;!`ZOM8&|F^*(BFfrt~$#Bj_S$Dwstx4f +bai*n|GUswoqhCCphALjAHHB}S9sy?8Be|3GOpG4(4OCo;J|A}Dyn z_{=hn$Q**p1 )meac?0(ww|28}SAEx>5O{D6@^^8E&_9v||iP{@l{sl-28D&kEv0j~o zx|C3gN#U*X@}sfe5M4?Yw83A^he3+=yKBW%Z!hN0iwU8h%(&zzg)DMU6nYOxwocmO z2<~d58F&u|_C6k(vw>;LUQQc4WWER5?uP<$e<9UNafC@rj*pP5hFNj-VGzqG@4|$- zRg2Cf#?TT%@tG2Y;9VW#!ZV&`8oOdr>NCo zw=qIH8C8o=kcg8b%gk8za7WVs1=L9#I{Jm&zr70rq+@;ACP;K0Yn<#1bPY{Sj>*+{ zJd}y%T+&Y##`~O~T0WCbz^_C4`XT*l7tluWoF%3B19QdO#fp`m726gi)==hyONn9O zm{IjZ7ttknLH!5+px`Xh`{NV*M#!>k0BqYFP+gV{QMBlm;*M@wC~b=1BW6lb^?Q!* ziqCigXzWTzZ=WTv;a=!*sh5=Df)w-Mc3igByH9|3QAmHcbF@rx)~Gp`9Jg&g*fkOD z@DSjt6Vq$rBOs*J@H Hmh@hQRJu!WDs}^(EVx}KYlIN f2D>0Hj)1ya?ckDI-30?`?E}wNA_MmA1NVD3U+|) zp3;~y|7c-mX73ho-(X|dhQx55r&!Uffsyh-bep)WkQn)fI%5bXmR0YohEBcI>k0}? z99GnquskPc1-Va_>!_g @+L;gdJYw{h-nRtr8Gi*=C*a3uu9u505a z0VIBxH5RKB(Az8sW`RgNkWOd3zMY=CqPliPQY}Q5xM~99zlH92-dbemCn!~?FxQ4~ zlUm0bdVRZ@(O=NM;Q)DDpgxh!dLbA z!X|f^txS>U?={g*DH$e(wZ;= ag>7i zj;lOhagUqlo*tGjiGwl%zMv@o?8_ABt4v(zrmH1sbFLrKxJcWZUb_QY99Ybs3OXHQ z#&s+%s_PfH;W)w5rk_yUw*ORZh$NU>$N@YayyP&ts!no2Lft^cYMi|@cA+dB=%q(1 zSxUe}4-6Q1D;x63Cd=}~0Rdmlpctwp)mMGAhW3wA2M?av4z2ysT$2$YvK_W0BBQc| z3(_f!FV#)=O5ots*D@hAIQw=Q*AfjU{Z%tiov>`@F#P^^_0$a!cF+YEm$*o!=1O|0 zq_RkDn#_0HcL@R{J;n&IW6GRlDE0*Rgi_rkOd{~rqR;nO|IN4L;7o@QkDA5Sfge${ zvS9i@@lS3Ytb6_H&Z1}X9*GiP42h!s10*G|QvhF_@^}<^ZmTWvf?+NKQ_EC};z(U; z62NH*V;Ha$6L%QO=4VLv1k*pj@)1BKsy2Rqf#Cl|3GJVer|2eC4})z(^i%$t)pOjy z*s{Ll)j*18w3vGe&u-%I)`tF3X*=I6cCfeqQuwnJA44s>5A1aR$_tV}Sf`XH(3qG% z`fsVp|Fi1H*DxVk&NXa-;ymXq17OpAtGyFxqos%;Hg6O%h0r|0Z9Q~2EFsDEj;uY0 z*&=A3Cfn^^U3>?YL A|CVguJKx+*RImLq2Wxa}lNLfi0fd z<>_^SdX_y$WmQS?T=IOdxa?YitEQ2$?qzM~zDg)$aQ366kPiw?g4Ze%mlhF!1UnKB zqizSxKSThxg$dkRDG|1AGh|*KeVkz&dwQ$*Hu0Z|%(2#88ctC#B*)S;LS#ht!(d-i z2<=q(1udF8@bQB)AK=~P{^H&54CuvM=0$n$0xvNP#tYL1J F(X5>l(bfjOJ=wj4i(hT0)n^FZ#G0!G5Ja@>jBKoq?fjqnbbdY96DiXQ4>B|2?V3 zAJS+x)p`v(u|`08Uc5uiJ`XEfh<%C4N+1I|rxmtC@4r8>h@>@0i_X4CNle3{WCW!L z;IiV0!{aL4Jss|U^KYoW98EeQ`4Kc>!(v4>-6<&IxgWA9%af@nw@4+?Pq`P|y~Xxj zk97#BzX3CpttLVS6QJ6ofZi|P%+~ag`Dpw2f)JHs2-lt?M9wsB$DE6vNOu5wudSSa z(=>NL1V)?{hiAsVHFhuYBFSRV79f*8yCEo7Mq}<)uh||W@hi6Ew=*J4*AtrxB=0NH zd!$~+CUjx3AVC(A2CXh4$h?)o #Hqe$s 1>L$ozV|w%n@!ag)-ddET8))Hokd8uJoHSWy3KLK#n8p-; z@G)6-f)#CWAs1A1kfsU%J1Y6sMf?a329A+-hP+9fdfAQE ;m{{_ja*QIb+bA@!g+^`LSz#HNDw~SWc#nK(iy~KDcd9=?a=NffO+6KreWd zyXeHOJOal&)5x88VKCdff}vucFOT6{f8Yp%>Kp9HfCfA!*A_jAJLT*7>Hr^%?>@-? z0_J?yhc>vEB2oQ5*z~+B&a89Y=Zi-STt)h_UWTce-(Zj3ypfGLb&^hQSbU>nu}X10 zn`9-38i66GZvMzq@IvEw{Lxyj)pWKInV&D=B|8C9JxB5(gDF=LHT%JGSS5;Gy%j)6 z9*~2RwPI&%7$`}KP Yza#@l5$^nuOGsEvb%H_Jt$4S z8!93_)e8GM@6KW}svwA_I49Ol!|aDrB}J$5BDPyH82wnA1<=~hC2FC>X%;)+SxNO_ z1wiwi*-7Revy7jbAF67(5dm2Es#rrPnbGS%GqSm`Cepb?+v1;f5Agx>7`xD-)Q!Vz z>?abl-B8R8v9IxX+cQo+5*bk{pGxEG&v{Q-ismS0ft%{DM(|1Jc6+ope*Pd51~_HM zAgR>vj4A#%&|yU?fDw3QkV(jLd7h#;09W61SP@|=@T2x083n71fDNrC#dXQL?E9jN z#kHWry~DEO+taB1cHtxO(?Dw)sGBn1zCE!=y10C|)lC&WpW;2EVP5y?*4^^+u$Np< zPT#Sp>bui^S;74I4(QmC4&RsKMYdXAyi`uAm;|}Iqol%d`b@?$ZNArWc01d6WD}bm zxWZVC+ }^zdvA669I>$c0^#QqLV#&AalpOS&!nKy;!| z(n~S1n= ITIL|f<91$l-THpl{)EM!p=CEG>ysO zCh@NF=N5twIw^}cVI#;QGeo%u?4&O@tW6mg81P}Enr3KHBNOe(CeIgYVUn!xBc8er z(kP4Zl!b~)W@x)go)&!2qSF3t{m4k7on1rmy|yk-a#@F)T*~|^(>{o|*fE#p5&BF0 z3IhGG3$5#WX`O!y8E5GfJ30Y!rH+d4O=BwCAP^imM@rT2a79i~4ygijwk2-X0j$y$ zeqH@g$;{1Xt!roA4OPZ@yNq7&@5+POa5?HRV%d8;J#WXOZwMaftyyaG(y!L>*xEVU zWV!GK0SkI+QoxN+T8U!s)q9<2#ZSIef9vw9W5nB5+4xe#G^tHDuvg6(Pu(@JH1K$y z`J!R9TIlFjXwty_eR{84{;c%{m*v`SR$aOM$k!;Be2a1Xo0XVpcH<>FsvGlN1sZZ) zo{ 6~kFH3Z_!o5)x}V8_xp;y;AsQg0P^IzubDhsTzP9hz^!M(}LSi_1NDB@#Kg zxRi%f)6en7ycDysvjxc`1fN;&-oLSltNAJdsUT C^Y~*u|Gy5+ksM1~ ^}r%}z#JGw`R hOz$@vwwsgTd;=u`PhrLu*ekx%n*+x7m2-ytzVx z1`Qlo`2@Iq$Zr^^(_<;m3p3>-pFp8;_+sb;uk*zZVqRY =w@ zRJx0&Vu_0bnD~d!1%eLaDyK$2x=+K7IHEkKW69~f;KfQPkU^bs!wWtG_YVLXOGB_^ zn{WX@H~>Io*eAmDZUN5(|3|559IFE_0*X~fXzUsizqmhpRnZRO{%eCzgp($}s7jfP zICjOgKUZvYu?42muG1d%*zF&W-ISs;Ze-{&*wTAFM3oI-<)C)>8MbGQ#Erfy7&cqL zviSuExzU|Fv@|AIZz5cFD(p~C9voGiw;0YjO)_8x6CQin 36*n7TP zQ!HiVMI0Pze>=_gq|Z#R7o+mXx8W3dGFet-{HQw*{~2WuMsN~n0L}Q2n=JKGy)F*A z_P^x(T*J_e-sMIoI}eoGrGSx|sR566y-IPV`|VU6^N9+V*Zc7$C=R!(#4~zjf9j!2 z $kd>-}Ob|4C$t$5Sn8-rm7jN 32JUt_A9o-(-f}>En%K0mh=tB_ zxKG<;mu9}@xZ)cY%#s#xwLS47- 0ICII4LocjyRdun#YEf z?>0Kg?g1h8)GZnlj*xIzhZENf71azXx(H~9|3u3Y1I%PmQ0Qpz&ZG-q^%naIZde8h z>r+4m4i|=^Emm%O sAdOCy9$f6 zCQ}FoABmAa+QtQWo<-{krUI=KyiAJ~*X{!ZHMJ*}txdYW!0rYIo_$+`R|3;m6v4|r zoscnA;0T-=XpTikg=UcO%V8mpxtxVaOL>yHkAfxkl2P$-CTo&oOy^`0@H%V5fvz!q z#mcj$`&d6hWez{!@{`0l)7e1G(LBF|=19Mk*hre1SIAL*F1p9alXx#<&-iQD&_LN{ zq=@!J_MUhKXL72hG=NSCiXOumZE9&B^6l#upE6d%Ceo#ewJ+2vnrx2S_9wvp8;AH$ zf&Wh?6L5t)N2do4e^EZE8yF+wtjUFVC5incO(zRx1w86! ^K1`1hZNGy0Yv z1{E7>bShhh!#|zqzv>YG&nEMedZ-Cl64Gwx qNbGzdn0PV8}kC zSs!B|_joHu9Tz*CqE=aY{I2IiXP&_2u>3h7gu89AsbX`aPM#3gjv^6skX$q-SX9~l zd^q2#Qfwhg(gO$@xmH`K$*ZxPPj&K(h}LR4zXMSP_X}BD%_IcZ#o`xMP8|H`NE(z= zb>r4f+)xw7tg;rZxk2 &jyjcg=e!#|s1T4h$r pQ1Y zu8@00Q{-EYngYDXn(8{CNCkd RGpvx9W_ =J} zh!8OhT_!s ~o!$(i<=t zPS!y=7YGOxabA!zSp}oz1(5N{=eBJAGk{!5K6mhA$9nsI{k#FR-F1F@LT5N`RC6xv zy-gAYQB>z R9bLnFG@rL7G#HhSypYywtWUb<^F1~bdX(-2N=(R?- zL#8eAwI8`*cx$Q*Bel#I!0ZQ%wZmba$LYBXy=ap9`#hgXPJM3+)7Vkoab#OVR^|I% z8oDw|)1N}xd|aOVDep&Y@FMY0IwYf-(%P1)*zHmovx5%rS9RC;GyAhiOt2vaOA3fO z<1B}P-t u#i*9+J)av zV?|`t7!=O%1&f0AI+NqY^zFya5{1|icB&@&U>f=|YFz6Jt*#I0^U9}{p^M&E$%ubh z>1bwgmf+F^60*2(AG)DQ`|pJqvI*IL6%^H9@2Alpo)H6P=?}asNA3}@^X4X5kH#g3 zK@N_=iaEt@1{Y`tRJ+6o{=FdRkQ(iFbo{H8J4&x|WXC;abb2bypxyEktw3fexDs6c z%Nl{nyJx;Q_9a`L*!;!4h!8CZnF;3ygqsK)q(EkNl(6WkiLubx#;c=ADchAAWzC0a z%h4L}i^~D>OpeF?X~w;$f!od-h|%2)#GJU;QsIdAYwU=C&0IW-A7>7iqCriD%FA5! z?{$*SVsh^m=30w06{<_RoJD~Rb&}fSV-01x-5FDBt(|;zeIp$NjJ_JDr)OK4?RS!o z5cFY3_oAH8|3A)hr+xJiPZR}@))u7KrxQ8wpVB1vsOJx _zDX z8TBPS3;wr%`-y!@H4UG~Y@m}^S5&pY*BL*)C;76^+twE0ht4svm!hmjWlm!3^AcS( z(vy_=&9-+$`P2xkYFt$xd?*<><8%GwBj$geKa^MndD@xIj_4%8 O$gTZGvuc?)_&G~cio&)$j+Zkm<=}pKK-~U?1|Dpbqxkj> zLQLk)wSJ7yyJvZ?SO~tCy?F_f?{0d0pVmuKtG%H9SBO-6SuaEp@N$cG(=eB)nSPb5 zEOYWXXO??P@ZFAZW@y!(jkZo%A(1LUJ ;>nXJ;6%9vCgu9erUdr`&BWy3+dmGyoVSxICRJu z1gdm_f%>WtW|gd7y&5O{q09V1Jyg ^I9GYz~2~@MxEAj%Edi@D9mz5>MrS6== zC7#4!%2Jn%@adMhH=P;yjM{q`Az#oszQS_ijCIj~f%iNT;c=1`4LW4l1Z+f0H|`e8 z>JW@@j`Xatq0Ir+4;0tl%i^(+k1Aojd~m_X@x94o&KdP#L||=; v;_%sb|} !q}~xFeD)5l>N8ox6 5z1E|g zkb7q5-1~-k6VaJ2Hv+oNy`3*nsTpb+l`sm^*yE!Wlm9!5UW~$}ln4N}4f0K5-t@ia z^-lax9_bw@lG;)5SJ=%apDV=A?~PjMgxhwmjU5yvUE2JOMh?Udk|y_{<$8|fZVlgd z*-2sQsoGD)uh3>2W@Seh5Q_jLu`zyBmbPl?d*BuR1&H3u%moK3cE;~l6+)okyE*Xq zMDxLT$PTtbm&T4zs_9ON0Z!4TRn4hN=GNt?OM7C)`f{|>-t~jX43KC68G<~csBu4< z!SVD%yc{ FmtQ@{e!3Y%A)bZ3?_-52L;Jr*N1t*N0a|yn4D;<3kB69| x+vgHY5$=k!9SJ4?zfxjK(O0Tu|L!OB)xPdF=JBH9OyIXG3Nk8>OQoI${1;mS&wBs> literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/zhukova_alina_lab_2/readme.md b/zhukova_alina_lab_2/readme.md new file mode 100644 index 0000000..a7f9b9c --- /dev/null +++ b/zhukova_alina_lab_2/readme.md @@ -0,0 +1,42 @@ +## Задание +Выполнить ранжирование признаков с помощью указанных по варианту моделей. +Отобразить получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку. +Провести анализ получившихся результатов. +Указать самые значимые четыре признака по среднему значению + +Вариант №10 + +Методы: ++ Линейная регрессия ++ Лассо ++ Рекурсивное сокращение признаков + +## Используемые технологии +В лабораторной были использованы библиотеки: ++ numpy - позволяет работать с массивами и матрицами ++ pandas - позволяет работать с наборами данных ++ sklearn - используется для работы с моделями и методами машинного обучения ++ Flask - предоставляет способ быстрого создания веб-страниц для визуализации работы приложения + +## Используемые компоненты ++ LinearRegression - библиотечная реализация модели линейной регрессии ++ Lasso - модификация линейной регрессии ++ RFE - модель рекурсивноего исключения признаков + +## Как запустить +Запустить файл flask-server, который поднимет локальный сервер +и позволит обратиться к программе через браузер по ссылке [http://127.0.0.1:5000/](http://127.0.0.1:5000/) + +## Что делает программа +Генерирует набор данных с 14 признаками размером 750, делит его на обучающую и тестовую выборки. +По очереди обучает на данных обучающей выборки 3 модели: +модель линейной регрессии, модель лассо и модель рекурсивного сокращения признаков. + +После обучения из каждой модели берутся оценки значимостей признаков. +Исходя из полученных оценок высчитываются средние оценки для признаков, +полученные данные отражаеются в виде таблицы. Указываются самые значимые 4 признака + +## Скриншоты работы программы + +Полученные оценки значимости признаков +![img.png](img_screen_1.png)