From 88b0909ebf59c2c0c152aa3d5ccdc01f99595bb7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: breznik <73bulat73@gmail.com>
Date: Sat, 7 Oct 2023 12:55:25 +0400
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D0=B7=D0=BC=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D0=BB(?=
 =?UTF-8?q?=D0=B0)=20=D0=BD=D0=B0=20'almukhammetov=5Fbulat=5Flab=5F1/READM?=
 =?UTF-8?q?E.md'?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 almukhammetov_bulat_lab_1/README.md | 3 +++
 1 file changed, 3 insertions(+)

diff --git a/almukhammetov_bulat_lab_1/README.md b/almukhammetov_bulat_lab_1/README.md
index 1ec1608..ba80b11 100644
--- a/almukhammetov_bulat_lab_1/README.md
+++ b/almukhammetov_bulat_lab_1/README.md
@@ -37,6 +37,7 @@ make_circles (noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs) Модели: · Лине
 
 
 Исходя из получивших графиков и точночсти с данным типом генерации данных из этих трех моделей наиболее точной получились полиномиальную регрессия (со степенью 3) и гребневaz полиномиальная регрессия (со степенью 3, alpha= 1.0). Они так же являются идентичными между собой. Чтобы проверить это утверждение я провел дополнительное тестирование и написал скрипт, который для 10 разных random_state (2-11) вычисляет точность для трех разных моделей. 
+
 Результаты:
 
 Значения точности для каждой модели:
@@ -48,3 +49,5 @@ make_circles (noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs) Модели: · Лине
 Линейная регрессия - Средняя точность: 0.47
 Полиномиальная регрессия (со степенью 3) - Средняя точность: 0.68
 Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 3, alpha = 1.0) - Средняя точность: 0.68
+
+Утверждение также подтвердилось.