реади1

antonov_dmitry_lab_5/README.md

@@ -28,7 +28,6 @@ Predict students' dropout and academic success (отсев студентов),
 'Curricular units 2nd sem (approved)' - (Учебные блоки 2-го семестра (утверждены))
 'Curricular units 2nd sem (grade)' - (Учебные блоки 2-го семестра (класс))
 'Tuition fees up to date' - (Стоимость обучения")
-'Curricular units 2nd sem (grade)' - (Учебные блоки 2-го семестра (класс))
 
 # Результаты
 Точность регрессии для вышеперечисленных признаков составили 0.6256 (alpha = 0.01)

antonov_dmitry_lab_5/lab5.py

@@ -8,9 +8,10 @@ from sklearn.model_selection import train_test_split
 # загрузка данных
 data = pd.read_csv('dataset.csv')
 X = (data[
-         ['Curricular units 2nd sem (approved)', 'Curricular units 2nd sem (grade)',
+         ['Curricular units 2nd sem (approved)',
           'Tuition fees up to date',
-          'Curricular units 2nd sem (grade)']])
+          'Curricular units 2nd sem (grade)']]
+)
 y = data['Target']
 
 # тренировка модели