diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/README.md b/antonov_dmitry_lab_1/README.md index 5af24ba..7ddcc82 100644 --- a/antonov_dmitry_lab_1/README.md +++ b/antonov_dmitry_lab_1/README.md @@ -15,15 +15,38 @@ n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1) # Графики +
+Качество каждой модели может быть оценено на основе среднеквадратичной ошибки (MSE). +Более низкий MSE указывает на лучшее соответствие данным. +Однако выбор модели зависит от набора данных и лежащей в основе взаимосвязи между объектами и целевой переменной. + +Линейная регрессия: Линейная регрессия предполагает линейную зависимость между признаками и целевой переменной. +Это хорошо работает, когда взаимосвязь линейна, а шум в наборе данных минимален. +Лучше всего сработала на наборе лун. Хуже всего на кругах. +На линейном наборе показала себя на равне с остальными. + +Полиномиальная и гребневая показали примерно одинаково на всех наборах. + +Полиномиальная регрессия (степень=3): +Полиномиальная регрессия обеспечивает более гибкую подгонку за счет полинома более высокого порядка(кубическая кривая). +Она может выявить более сложные взаимосвязи между объектами и целевой переменной. +Она может сработать лучше, чем линейная регрессия, если истинная взаимосвязь нелинейна. + +Гребневая регрессия (степень= 3, альфа=1,0): +В случае полиномиальной регрессии с регуляризацией (альфа=1,0) модель добавляет коэффициент регуляризации +для управления сложностью обучения. Регуляризация помогает предотвратить переобучение, когда набор +данных содержит шум или когда он ограничен. +
+

Набор лун (moon_dataset)
- +

Графики регрессии
- - - + + +
Линейная MSE: 0.0936 Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.0674 @@ -33,13 +56,13 @@ n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)

Набор кругов (circles_dataset)
- +

Графики регрессии
- - - + + +
Линейная MSE: 0.2684 Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.1341 @@ -49,13 +72,13 @@ n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)

Набор линейный (linearly_dataset)
- +

Графики регрессии
- - - + + +
Линейная MSE: 0.1101 Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.1045 diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py b/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py index 53e49d1..f92c5d4 100644 --- a/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py +++ b/antonov_dmitry_lab_1/lab1.py @@ -68,7 +68,7 @@ for ds_cnt, ds in enumerate(datasets): # График линейной модели plt.figure(figsize=(10, 6)) - plt.scatter(X_test[:, 0], linear_predictions, c=linear_predictions, cmap='coolwarm') + plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=linear_predictions, cmap='coolwarm') plt.title('Линейная ds'+ str(ds_cnt)) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') @@ -76,7 +76,7 @@ for ds_cnt, ds in enumerate(datasets): # График полиномиальной модели (degree=3) plt.figure(figsize=(10, 6)) - plt.scatter(X_test[:, 0], poly_predictions, c=poly_predictions, cmap='coolwarm') + plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=poly_predictions, cmap='coolwarm') plt.title('Полиномиальная (degree=3) ds' + str(ds_cnt)) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') @@ -84,7 +84,7 @@ for ds_cnt, ds in enumerate(datasets): # График гребневой модели (degree=3, alpha=1.0) plt.figure(figsize=(10, 6)) - plt.scatter(X_test[:, 0], poly_alpha_predictions, c=poly_alpha_predictions, cmap='coolwarm') + plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=poly_alpha_predictions, cmap='coolwarm') plt.title('Гребневая (degree=3, alpha=1.0) ds' + str(ds_cnt)) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png index 51ffd37..ad58249 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot10.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png index 3915215..a26f8ba 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot11.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png index 66f8e9e..84e0d74 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot12.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png index 37cec3b..0c50b29 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot2.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png index 87582e0..19cc7d4 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot3.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png index f6ac252..03c667b 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot4.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png index 41bc933..d22bdbc 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot6.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png index 890491b..29f6740 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot7.png differ diff --git a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png index 447f06e..d75641a 100644 Binary files a/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png and b/antonov_dmitry_lab_1/screens/myplot8.png differ