Merge remote-tracking branch 'origin/tepechin_kirill_lab_1' into tepechin_kirill_lab_1

tepechin_kirill_lab_1/READMY.md

@@ -1,35 +0,0 @@
-## Лабораторная работа №1, ПИбд-42 Тепечин Кирилл, Вариант 26(5)
-
-### Задание
-#### Данные:
-make_circles (noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs)
-#### Модели:
-* Линейная регрессия
-* Полиномиальная регрессия (со степенью 4)
-* Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 4, alpha = 1.0)
-### Как запустить лабораторную работу:
-
-Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab1.py
-
-### Используемые технологии:
-
-* Python 3.12
-* numpy
-* matplotlib
-* scikit-learn
-
-### Что делает лабораторная работа:
-
-Эта лабораторная работа создает и сравнивает различные модели регрессии для сгенерированного набора данных, оценивая их производительность на основе среднеквадратичной ошибки и визуализируя их предсказания на графиках.
-
-### Результат:
-* *Линейная регрессия*, среднеквадратичная ошибка: 0.29507570583195913
-* *Полиноминальная регрессия*, среднеквадратичная ошибка: 0.1803255642844966
-* *Гребневая полиномиальная регрессия*, среднеквадратичная ошибка: 0.17274375314846807
-
-### Вывод
-Самое маленькое значение mse у *Гребневая полиномиальная регрессия*
-
-### График 
-
-![График](plots.png)