Merge pull request 'senkin_alexander_lab_1 is ready' (#66) from senkin_alexander_lab_1 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1/pulls/66

.idea/IIS_2023_1.iml

@@ -1,8 +1,10 @@
 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <module type="PYTHON_MODULE" version="4">
   <component name="NewModuleRootManager">
-    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$">
-    <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.8 (venv)" jdkType="Python SDK" />
+      <excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/venv" />
+    </content>
+    <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.9 (PyCharmProjects)" jdkType="Python SDK" />
     <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
   </component>
 </module>

.idea/misc.xml

@@ -1,6 +1,9 @@
 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <project version="4">
-  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.8 (venv)" project-jdk-type="Python SDK" />
+  <component name="Black">
+    <option name="sdkName" value="Python 3.9 (PyCharmProjects)" />
+  </component>
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.9 (PyCharmProjects)" project-jdk-type="Python SDK" />
   <component name="PyCharmProfessionalAdvertiser">
     <option name="shown" value="true" />
   </component>

.idea/workspace.xml

@@ -5,6 +5,8 @@
   </component>
   <component name="ChangeListManager">
     <list default="true" id="0ceb130e-88da-4a20-aad6-17f5ab4226ac" name="Changes" comment="">
+      <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" />
     </list>
     <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
@@ -34,6 +36,9 @@
   &quot;associatedIndex&quot;: 2
 }</component>
   <component name="ProjectId" id="2VlZqWiOX68aCf0o2y0AtYJWURS" />
+  <component name="ProjectLevelVcsManager">
+    <ConfirmationsSetting value="1" id="Add" />
+  </component>
   <component name="ProjectViewState">
     <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
     <option name="showLibraryContents" value="true" />
@@ -42,8 +47,16 @@
   &quot;keyToString&quot;: {
     &quot;RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
     &quot;RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
+    &quot;WebServerToolWindowFactoryState&quot;: &quot;false&quot;,
+    &quot;git-widget-placeholder&quot;: &quot;senkin__alexander__lab__1&quot;,
     &quot;last_opened_file_path&quot;: &quot;D:/ulstukek/Course4/IIS/labs&quot;,
-    &quot;settings.editor.selected.configurable&quot;: &quot;reference.settings.ide.settings.new.ui&quot;
+    &quot;node.js.detected.package.eslint&quot;: &quot;true&quot;,
+    &quot;node.js.detected.package.tslint&quot;: &quot;true&quot;,
+    &quot;node.js.selected.package.eslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
+    &quot;node.js.selected.package.tslint&quot;: &quot;(autodetect)&quot;,
+    &quot;nodejs_package_manager_path&quot;: &quot;npm&quot;,
+    &quot;settings.editor.selected.configurable&quot;: &quot;reference.settings.ide.settings.new.ui&quot;,
+    &quot;vue.rearranger.settings.migration&quot;: &quot;true&quot;
   }
 }</component>
   <component name="RecentsManager">
@@ -52,7 +65,7 @@
       <recent name="D:\ulstukek\Course4\IIS\IISLabs\IIS_2023_1\zavrazhnova_svetlana_lab_1" />
     </key>
   </component>
-  <component name="RunManager" selected="Python.zavrazhnova_svetlana_lab3_2">
+  <component name="RunManager">
     <configuration name="zavrazhnova_svetlana_lab3_2" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python" temporary="true" nameIsGenerated="true">
       <module name="IIS_2023_1" />
       <option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
@@ -65,6 +78,7 @@
       <option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
       <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
       <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
+      <EXTENSION ID="PythonCoverageRunConfigurationExtension" runner="coverage.py" />
       <option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/zavrazhnova_svetlana_lab_3/zavrazhnova_svetlana_lab3_2.py" />
       <option name="PARAMETERS" value="" />
       <option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
@@ -86,6 +100,7 @@
       <option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
       <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
       <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
+      <EXTENSION ID="PythonCoverageRunConfigurationExtension" runner="coverage.py" />
       <option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/zavrazhnova_svetlana_lab_2/zavrazhnova_svetlana_lab_2.py" />
       <option name="PARAMETERS" value="" />
       <option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
@@ -107,6 +122,7 @@
       <option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
       <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
       <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
+      <EXTENSION ID="PythonCoverageRunConfigurationExtension" runner="coverage.py" />
       <option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/zavrazhnova_svetlana_lab_3/zavrazhnova_svetlana_lab_3_1.py" />
       <option name="PARAMETERS" value="" />
       <option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
@@ -134,18 +150,38 @@
       <option name="number" value="Default" />
       <option name="presentableId" value="Default" />
       <updated>1695412818437</updated>
+      <workItem from="1697735437405" duration="1706000" />
+      <workItem from="1697740229646" duration="3802000" />
     </task>
     <servers />
   </component>
+  <component name="TypeScriptGeneratedFilesManager">
+    <option name="version" value="3" />
+  </component>
   <component name="Vcs.Log.Tabs.Properties">
     <option name="TAB_STATES">
       <map>
         <entry key="MAIN">
           <value>
-            <State />
+            <State>
+              <option name="FILTERS">
+                <map>
+                  <entry key="branch">
+                    <value>
+                      <list>
+                        <option value="HEAD" />
+                      </list>
+                    </value>
+                  </entry>
+                </map>
+              </option>
+            </State>
           </value>
         </entry>
       </map>
     </option>
   </component>
+  <component name="com.intellij.coverage.CoverageDataManagerImpl">
+    <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" />
+  </component>
 </project>

senkin_alexander_lab_1/README.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+Вариант 2
+
+Задание на лабораторную работу:
+
+По данным построить графики 3 моделей:
+
+- Линейную регрессию 
+- Полиномиальную регрессию (со степенью 3) 
+- Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 3, alpha = 1.0) 
+
+Данные: make_circles (noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs)
+
+Как запустить лабораторную работу:
+
+Чтобы увидеть работу программы, нужно запустить исполняемый питон файл senkin_alexander_lab_1.py, после чего будут отрисованы 3 графика, которые также можно увидеть в формате png в папке проекта.
+
+Библиотеки
+
+Matplotlib. Используется для создания графиков.
+
+Sklearn. Предоставляет инструменты и алгоритмы, которые упрощают задачи, связанные с машинным обучением.
+
+Описание программы:
+
+- Генерируем набор данных из 100 точек данных используя функцию make_circles
+- С помощью функции train_test_split разделяем данные на тестовые и обучающие в соотношении 20 к 80
+- Создаем 3 модели:
+- Линейную регрессию
+- Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
+- Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 3, alpha = 1.0)
+- Модели используем для предсказания классов с помощью метода predict
+- Оцениваем точность каждой модели
+- Строим графики для визуального представления и оценивая работ моделей
+- Сравниваем точности моделей и выбираем наиболее точную
+
+![Linear.png](Linear.png)![Polynomial.png](Polynomial.png)![Ridge.png](Ridge.png)
+
+Изходя из результатов: Линейная - 0.30, Полиномиальная - 0.45, Гребневая полиномиальная - 0.47, делаем вывод, что наиболее точная модель - Гребневая полиномиальная.

senkin_alexander_lab_1/senkin_alexander_lab_1.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+from sklearn.datasets import make_circles
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.linear_model import Ridge
+from sklearn.metrics import r2_score
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+
+# Создаем данные
+rs = 42  #желаемый random_state
+X, y = make_circles(n_samples=100, noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs)
+
+# Разделяем данные на обучающий и тестовый наборы
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=rs)
+
+# Обучаем модели
+# Линейная регрессия
+lr = LinearRegression()
+lr.fit(X_train, y_train)
+y_lr_pred = lr.predict(X_test)
+r2_lr = r2_score(y_test, y_lr_pred)
+
+# Полиномиальная регрессия с полиномом 3-й степени
+poly = PolynomialFeatures(degree=3)
+X_poly = poly.fit_transform(X_train)
+lr_poly = LinearRegression()
+lr_poly.fit(X_poly, y_train)
+X_test_poly = poly.transform(X_test)
+y_poly_pred = lr_poly.predict(X_test_poly)
+r2_poly = r2_score(y_test, y_poly_pred)
+
+# Гребневая полиномиальная регрессия с полиномом 3-й степени и alpha = 1.0
+ridge = Ridge(alpha=1.0)
+ridge.fit(X_poly, y_train)
+y_ridge_pred = ridge.predict(X_test_poly)
+r2_ridge = r2_score(y_test, y_ridge_pred)
+
+# Функция для отображения точек на графике
+def plot_with_labels(X, y, title, xlabel, ylabel):
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis', marker='.', label='Тестовые данные')
+    plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', marker='o', edgecolors='black', linewidths=0.5, label='Обучающие данные')
+    plt.title(title)
+    plt.xlabel(xlabel)
+    plt.ylabel(ylabel)
+    plt.legend()
+    plt.show()
+
+
+# График для линейной регрессии
+plot_with_labels(X_test, y_lr_pred, 'Линейная регрессия', 'Признак 1', 'Признак 2')
+print(f'Линейная регрессия - Точность: {r2_lr:.2f}')
+
+# График для полиномиальной регрессии
+plot_with_labels(X_test, y_poly_pred, 'Полиномиальная регрессия', 'Признак 1', 'Признак 2')
+print(f'Полиномиальная регрессия - Точность: {r2_poly:.2f}')
+
+# График для гребневой полиномиальной регрессии
+plot_with_labels(X_test, y_ridge_pred, 'Гребневая полиномиальная регрессия', 'Признак 1', 'Признак 2')
+print(f'Гребневая полиномиальная регрессия - Точность: {r2_ridge:.2f}')