gusev_vladislav_lab_1 is ready

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/IIS_2023_1/pulls/9

.idea/.gitignore

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml

.idea/IIS_2023_1.iml

@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager">
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.8 (venv)" jdkType="Python SDK" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>

.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml

@@ -0,0 +1,6 @@
+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <settings>
+    <option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
+    <version value="1.0" />
+  </settings>
+</component>

.idea/misc.xml

@@ -0,0 +1,4 @@
+<?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" />
+</project>

.idea/modules.xml

@@ -0,0 +1,8 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/IIS_2023_1.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/IIS_2023_1.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>

.idea/vcs.xml

@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
+  </component>
+</project>

.idea/workspace.xml

@@ -0,0 +1,92 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ChangeListManager">
+    <list default="true" id="0ceb130e-88da-4a20-aad6-17f5ab4226ac" name="Changes" comment="">
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/zavrazhnova_svetlana_lab_2/result.png" afterDir="false" />
+    </list>
+    <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
+    <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
+    <option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
+    <option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
+  </component>
+  <component name="FileTemplateManagerImpl">
+    <option name="RECENT_TEMPLATES">
+      <list>
+        <option value="Python Script" />
+      </list>
+    </option>
+  </component>
+  <component name="Git.Settings">
+    <option name="RECENT_GIT_ROOT_PATH" value="$PROJECT_DIR$" />
+  </component>
+  <component name="MarkdownSettingsMigration">
+    <option name="stateVersion" value="1" />
+  </component>
+  <component name="ProjectId" id="2VlZqWiOX68aCf0o2y0AtYJWURS" />
+  <component name="ProjectViewState">
+    <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
+    <option name="showLibraryContents" value="true" />
+  </component>
+  <component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
+  "keyToString": {
+    "RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart": "true",
+    "RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
+    "last_opened_file_path": "D:/ulstukek/Course4/IIS/IISLabs/IIS_2023_1"
+  }
+}]]></component>
+  <component name="RecentsManager">
+    <key name="CopyFile.RECENT_KEYS">
+      <recent name="D:\ulstukek\Course4\IIS\IISLabs\IIS_2023_1\zavrazhnova_svetlana_lab_1" />
+    </key>
+  </component>
+  <component name="RunManager">
+    <configuration name="zavrazhnova_svetlana_lab_2" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python" temporary="true" nameIsGenerated="true">
+      <module name="IIS_2023_1" />
+      <option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
+      <option name="PARENT_ENVS" value="true" />
+      <envs>
+        <env name="PYTHONUNBUFFERED" value="1" />
+      </envs>
+      <option name="SDK_HOME" value="" />
+      <option name="WORKING_DIRECTORY" value="$PROJECT_DIR$/zavrazhnova_svetlana_lab_2" />
+      <option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
+      <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
+      <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
+      <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" />
+      <option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
+      <option name="MODULE_MODE" value="false" />
+      <option name="REDIRECT_INPUT" value="false" />
+      <option name="INPUT_FILE" value="" />
+      <method v="2" />
+    </configuration>
+    <recent_temporary>
+      <list>
+        <item itemvalue="Python.zavrazhnova_svetlana_lab_2" />
+      </list>
+    </recent_temporary>
+  </component>
+  <component name="SpellCheckerSettings" RuntimeDictionaries="0" Folders="0" CustomDictionaries="0" DefaultDictionary="application-level" UseSingleDictionary="true" transferred="true" />
+  <component name="TaskManager">
+    <task active="true" id="Default" summary="Default task">
+      <changelist id="0ceb130e-88da-4a20-aad6-17f5ab4226ac" name="Changes" comment="" />
+      <created>1695412818437</created>
+      <option name="number" value="Default" />
+      <option name="presentableId" value="Default" />
+      <updated>1695412818437</updated>
+    </task>
+    <servers />
+  </component>
+  <component name="Vcs.Log.Tabs.Properties">
+    <option name="TAB_STATES">
+      <map>
+        <entry key="MAIN">
+          <value>
+            <State />
+          </value>
+        </entry>
+      </map>
+    </option>
+  </component>
+</project>

alexandrov_dmitrii_lab_1/lab1.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import random
+from matplotlib import pyplot as plt
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+from sklearn.datasets import make_moons
+from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import Pipeline
+
+rs = random.randrange(50)
+
+X, y = make_moons(n_samples=250, noise=0.3, random_state=rs)
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)
+
+figure = plt.figure(1, figsize=(16, 9))
+axis = figure.subplots(4, 3)
+cm = ListedColormap(['#FF0000', "#0000FF"])
+arr_res = list(range(len(y_test)))
+X_scale = list(range(len(y_test)))
+
+
+def test(col, model):
+    global axis
+    global arr_res
+    global X_test
+    global X_train
+    global y_train
+    global y_test
+
+    model.fit(X_train, y_train)
+    res_y = model.predict(X_test)
+    print(model.score(X_test, y_test))
+
+    axis[0, col].scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm)
+    axis[1, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm)
+    axis[2, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm)
+    axis[2, col].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=res_y, cmap=cm)
+    axis[3, col].plot([i for i in range(len(res_y))], y_test, c="g")
+    axis[3, col].plot([i for i in range(len(res_y))], res_y, c="r")
+
+
+def start():
+    lin = LinearRegression()
+    poly = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)),
+                     ('linear', LinearRegression())])
+    ridge = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)),
+                      ('ridge', Ridge(alpha=1.0))])
+
+    test(0, lin)
+    test(1, poly)
+    test(2, ridge)
+
+    plt.show()
+
+
+start()

alexandrov_dmitrii_lab_1/readme.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+## Задание
+Сгенерировать определенный тип данных и сравнить на нем 3 модели. Построить графики, отобразить качество моделей, объяснить полученные результаты.
+Вариант 1.
+Данные: make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
+Модели:
+· Линейная регрессия
+· Полиномиальная регрессия (со степенью 3)
+· Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 3, alpha = 1.0) 
+
+### Запуск программы
+Файл lab1.py содержит и запускает программу, аргументов и настройки ~~вроде~~ не требует, 
+
+### Описание программы
+Генерирует один из 50 наборов данных, показывает окно с графиками и пишет оценку моделей обучения по заданию. 
+Использует библиотеки matplotlib для демонстрации графиков и sklearn для создания и использования моделей. 
+
+### Результаты тестирования
+Для различных значений rs результаты следующие:
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.54 - 0.08 - 0.35
+2 - 0.62 - 0.58 - 0.63
+3 - 0.6 - 0.67 - 0.65
+4 - 0.52 - 0.46 - 0.5
+5 - 0.4 - 0.42 - 0.44
+Из данных результатов можно заключить, что чёткой зависимости точности от выбранной модели нет.
+
+Однако, после этого я добавил в генератор данных число значений: 500. Результаты оказались более детерминированными:
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.54 - 0.63 - 0.63
+2 - 0.52 - 0.63 - 0.62
+3 - 0.56 - 0.64 - 0.64
+4 - 0.5 - 0.63 - 0.62
+5 - 0.5 - 0.52 - 0.53
+Из данных результатов можно заключить, что в общем случае модель линейной регрессии уступает полиномиальным. Гребневая полиномиальная регрессия чаще уступала обычной полиномиальной, однако в незначительном количестве ситуаций была оценена выше - но во всех случаях результаты были близки, поэтому можно с уверенностью предположить, что результаты идентичны и различаются по воле шума обучения.
+
+После изучения число значений в генераторе заменено на 250, поскольку графики становились неразличимыми^
+значение - линейная - полиномиальная - гребневая полиномиальная
+1 - 0.48 - 0.54 - 0.54
+2 - 0.5 - 0.56 - 0.56
+3 - 0.57 - 0.6 - 0.6
+4 - 0.57 - 0.66 - 0.68
+5 - 0.49 - 0.54 - 0.55
+По данным результатам видно, что в большинстве ситуаций уже гребневая полиномиальная регрессия показывает лучшую точность.
+
+Результаты объясняются следующим образом: 
+Линейная регрессия будучи математически прямой плохо отражает сложные функции и нелинейные зависимости, в то время как полиномиальная регрессия способна отражать перегибы и изменяющиеся в зависимости от меры значений зависимости. Гребневая полиномиальная вышла идентичной простой полиномиальной из-за одинаковых настроек - обе они по заданию имеют третью степень, а гребневая регрессия имеет слишком малый параметр alpha, что результирует в малом эффекте гребневой функции.

gordeeva_anna_lab_1/lab1.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler
+from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification
+from sklearn.linear_model import Perceptron
+from sklearn.neural_network import MLPClassifier
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+
+st.header("Лабораторная работа 1. Вариант 7")
+
+#Создаем данные
+moon_dataset = make_moons(noise=0.3, random_state=0)
+X, y = moon_dataset #Х это двумерный массив с признаками (координатами), а y - одномерный массив с 0 и 1.(Либо к 1 классу, либо к другому)
+X = StandardScaler().fit_transform(X) #Данные нужно обязательно стандартизировать, для того, что бы один признак не перевешивал в обучении другой признак
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4, random_state=42) #Делим на обучающую и тестовую выборку. Число выбираем для того, чтобы выборка при каждом старте не менялась
+
+def print_perceptron(perceptron):
+    # Обучение модели на обучающих данных
+    perceptron.fit(X_train, y_train)
+
+    #Определение точности модели
+    y_pred = perceptron.predict(X_test)#На тестовой выборке получаем принадлежность к классу
+    accuracy  = accuracy_score(y_test, y_pred)
+    st.write("Точность:", accuracy)
+
+    #График с помощью Matplotlib
+    fig, ax = plt.subplots()
+    cm_bright = ListedColormap(['#FF0000', '#0000FF'])
+    cm_bright2 = ListedColormap(['#FFBBBB', '#BBBBFF'])
+    cmap = ListedColormap(['#FFBBBB', '#BBBBFF'])
+
+    #Отрисовка градиента/фона
+    h = .02  # шаг регулярной сетки
+    x0_min, x0_max = X_train[:, 0].min() - .5, X_train[:, 0].max() + .5 #Определение границы множества по оси х
+    x1_min, x1_max = X_train[:, 1].min() - .5, X_train[:, 1].max() + .5 #Определение границы множества по оси y
+    #np.arange(start, stop, inter) позволяет создать последовательность числен в интервале от start до stop c интервалом/шагом inter
+    xx0, xx1 = np.meshgrid(np.arange(x0_min, x0_max, h), np.arange(x1_min, x1_max, h)) #получаем координатную матрицу из координатных векторов
+    Z = perceptron.predict(np.c_[xx0.ravel(), xx1.ravel()])
+    Z = Z.reshape(xx0.shape)  # Изменяем форму Z в соответствии с сеткой
+    # Применяем обученную модель к сетке точек и отображаем результат как цветовую карту
+    ax.contourf(xx0, xx1, Z, cmap=cmap, alpha=.8)
+    scatter_train = ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=cm_bright, marker='o', label='Обучающая выборка')
+    scatter_test = ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=cm_bright2, marker='x', label='Тестовая выборка')
+    ax.legend(handles=[scatter_train, scatter_test], labels=['Обучающая выборка', 'Тестовая выборка'])
+    st.pyplot(fig)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Персептрон')
+if on:
+    perceptron = Perceptron(max_iter=100, random_state=0)
+    print_perceptron(perceptron)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)')
+if on:
+    perceptron = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), alpha=0.01, max_iter=1000, random_state=0)
+    print_perceptron(perceptron)
+
+# Создание объекта модели персептрона
+on = st.toggle('Многослойный персептрон с 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)')
+if on:
+    perceptron = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, max_iter=1000, random_state=0)
+    print_perceptron(perceptron)

gordeeva_anna_lab_1/readme.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+## Задание
+Данные: make_moons (noise = 0.3, random_state = 0)
+
+Модели:
+* Персептрон
+* Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+* Многослойный персептрон с 100-а нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+
+## В чем различие каждой модели
+
+Персептрон:
+* самая простая форма искусственной нейронной сети
+* состоит из одного или нескольких нейронов
+* только один слой нейронов
+* разделяет данные линейно
+
+Многослойный персептрон с 10-ю/100-а нейронами в скрытом поле (alpha = 0.01)
+* более сложная форма искусственной нейронной сети
+* состоит из нескольких слоев, причем имеет один или несколько скрытых слоев
+* способен решать задачи классификации, регрессии, обработки изображений, текста и т.д
+
+Общий вывод таков, что многослойный персептрон способен решать более сложные задачи, требующие нелинейных решений.
+
+
+## Библиотеки
+Streamlit. Предоставляет простой способ создания веб-приложений для визуализации данных.
+
+Numpy. Предоставляет возможность работать с массивами и матрицами.
+
+Matplotlib. Используется для создания графиков.
+
+Sklearn. Предоставляет инструменты и алгоритмы, которые упрощают задачи, связанные с машинным обучением.
+
+## Функционал
+Предоставляет создание объекта для каждой модели персептрона.
+
+Создание данных с помощью функции make_moon c последующим
+делением данных на обучающую и тестовую выборку. 
+
+Метод print_perceptron, в котором происходит обучение модели, определение точности и отрисовка графика.
+
+## Запуск
+Перед запуском необходимо запустить виртуальную среду venv. Так как я использую streamlit, то для запуска необходимо в терминал прописать следующую строку:
+```
+streamlit run lab1.py
+```
+Приложение развернется на локальном сервере и автоматически откроется в браузере.
+
+## Скриншоты работы программы
+При запуске выглядит так:
+![Alt text](win_start.jpg "Optional Title")
+
+Построенные графики
+
+![Alt text](1graf.jpg "Optional Title")
+
+![Alt text](2graf.jpg "Optional Title")
+
+![Alt text](3graf.jpg "Optional Title")
+
+## Вывод
+В первой модели, как сказано выше, данные делятся линейно. Но точность разделения близка к 1, поэтому задача в данном случае решена.
+В других моделях данные делятся нелинейно и чем выше кол-во нейронов, тем разбиение становится точнее. Но точность в обоих случаях одинаковая.

gusev_vladislav_lab_1/README.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+### Вариант 9
+### Задание на лабораторную работу:
+По данным, построить графики 3 моделей:
+- Персептрон  
+- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01) 
+- Многослойный персептрон с 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
+
+Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1) 
+
+### Как запустить лабораторную работу:
+Выполняем файл gusev_vladislav_lab_1.py, на экране будет нарисовано 3 графика
+
+### Технологии
+NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами. Mathplotlib - библиотека для визуализации данных двумерной и трехмерной графикой. Sklearn - библиотека с большим количеством алгоритмов машинного обучения.
+
+### По коду
+Используем функцию make_classification, чтобы сгенерировать 500 примеров с 2 признаками. Дополнительные параметры определяют характеристики данных, такие как количество информативных признаков и случайное распределение классов.
+
+С помощью train_test_split разделяем данные на обучающую и тестовую выборки в соотношении 70% к 30%.
+
+Далее создаются 3 модели: персептрон, многослойный персептрон с 10 нейронами в скрытом слое и многослойный персептрон с 100 нейронами в скрытом слое.Модели обучаются на обучающих данных с использованием метода fit.
+
+Обученные модели используются для предсказания классов на тестовых данных с помощью метода predict.
+Затем с помощью accuracy_score оцениваем точности предсказаний моделей на тестовом наборе данных.
+
+Далее создаем графики для каждой модели, где каждая точка данных отображается на графике с цветом, соответствующим предсказанному классу. В заголовках написана точность для каждой модели. Отображаем графики с помощью plt.show().
+
+Полученные графики: ![Figure_1.png](Figure_1.png)

gusev_vladislav_lab_1/gusev_vladislav_lab_1.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+from sklearn.datasets import make_classification
+from sklearn.linear_model import Perceptron
+from sklearn.neural_network import MLPClassifier
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+
+# Создание искусственных данных
+rs = np.random.RandomState(42)
+#n_samples - число примеров, n_features - признаки, n_redindant - лишние признаки, n_informative - информативные признаки
+#random_state - rs для воспроизводимости данных, n_clusters_per_class - 1 кластер классов
+X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
+#test_size=0.3 - 30% тестов
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=rs)
+
+# Модель персептрона
+perceptron = Perceptron()
+perceptron.fit(X_train, y_train)
+y_pred_perceptron = perceptron.predict(X_test)
+accuracy_perceptron = accuracy_score(y_test, y_pred_perceptron)
+
+# Модель многослойного персептрона с 10 нейронами
+mlp_10 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), alpha=0.01, random_state=rs)
+mlp_10.fit(X_train, y_train)
+y_pred_mlp_10 = mlp_10.predict(X_test)
+accuracy_mlp_10 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_10)
+
+# Модель многослойного персептрона с 100 нейронами
+mlp_100 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, random_state=rs)
+mlp_100.fit(X_train, y_train)
+y_pred_mlp_100 = mlp_100.predict(X_test)
+accuracy_mlp_100 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_100)
+
+# Визуализация данных
+plt.figure(figsize=(12, 4))
+
+# Персептрон
+plt.subplot(131)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred_perceptron, cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title(f'Персептрон (Точность: {accuracy_perceptron:.2f})')
+
+# Многослойный персептрон с 10 нейронами
+plt.subplot(132)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred_mlp_10, cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title(f'MLP (10 нейронов) (Точность: {accuracy_mlp_10:.2f})')
+
+# Многослойный персептрон с 100 нейронами
+plt.subplot(133)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred_mlp_100, cmap=plt.cm.Paired)
+plt.title(f'MLP (100 нейронов) (Точность: {accuracy_mlp_100:.2f})')
+
+plt.show()

zavrazhnova_svetlana_lab_1/README.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+### Задание:
+Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1) 
+
+Модели:
+- Персептрон, 
+- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
+- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
+
+### как запустить лабораторную работу:
+Лабораторная работа запускается в файле `zavrazhnova_svetlana_lab_1.py` через Run, должно запуститься диалоговое окно и вычисления в консоли
+
+### Технологии:
+Библиотека Scikit-learn содержит множество наборов данных
+
+### Что делает лабораторная:
+Выполнение кода выводит точность каждой модели (в консоль) и отображает графики с границами решений для каждой модели.
+
+В данном коде генерируются данные с использованием функции make_classification() из библиотеки scikit-learn. Генерируется набор данных с 500 примерами и 2 признаками. Классы точек представлены переменной y, которая содержит метки классов для каждой точки. В данном случае, сгенерировано два класса, обозначенных как 0 и 1.
+
+Визуализация данных и границ решения моделей выполняется с помощью функции scatter() и функции contourf() из библиотеки matplotlib. Функция scatter() отображает точки данных на графике, окрашивая их в соответствии с классами, заданными переменной y.
+
+Таким образом, графики помогают визуализировать данные, их классификацию и границы решения моделей, позволяя лучше понять, как модели принимают решение о классификации объектов.
+
+### Пример выходных значений:
+Консоль:
+
+![результат в консоль](imgConsoleRes.png)
+
+Графики:
+
+![img.png](imgGraphicsRes.png)

zavrazhnova_svetlana_lab_1/zavrazhnova_svetlana_lab_1.py

@@ -0,0 +1,89 @@
+import numpy as np
+from sklearn.datasets import make_classification
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.linear_model import Perceptron
+from sklearn.neural_network import MLPClassifier
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+#Задание случайного состояния
+rs = 42
+#Генерируются 500 примеров с 2 признаками, 0 лишними признаками, 2 информативными признаками,
+# random_state устанавливается в rs для воспроизводимости данных и n_clusters_per_class устанавливается в 1 для генерации одного кластера классов
+X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
+
+# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
+#test_size установлен на 0.4, что означает, что 40% данных будет использовано для тестирования.
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=rs)
+
+# Инициализация моделей
+perceptron = Perceptron()
+mlp_10 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), alpha=0.01, random_state=rs)
+mlp_100 = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), alpha=0.01, random_state=rs)
+
+# Обучение моделей
+perceptron.fit(X_train, y_train)
+mlp_10.fit(X_train, y_train)
+mlp_100.fit(X_train, y_train)
+
+# Предсказание на тестовой выборке
+y_pred_perceptron = perceptron.predict(X_test)
+y_pred_mlp_10 = mlp_10.predict(X_test)
+y_pred_mlp_100 = mlp_100.predict(X_test)
+
+# Оценка качества моделей, Оценка точности (accuracy) каждой модели сравнивается с истинными метками классов на тестовой выборке
+accuracy_perceptron = accuracy_score(y_test, y_pred_perceptron)
+accuracy_mlp_10 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_10)
+accuracy_mlp_100 = accuracy_score(y_test, y_pred_mlp_100)
+
+# Вывод результатов
+print("Точность - Perceptron:", accuracy_perceptron)
+print("Точность - MLP (10 neurons):", accuracy_mlp_10)
+print("Точность - MLP (100 neurons):", accuracy_mlp_100)
+
+# Визуализация данных и границ решения моделей
+#Определение интервала значений для графиков, чтобы включить все точки данных и оставить небольшую дополнительную поверхность вокруг границы графика
+x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
+y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
+xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
+                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))
+
+#Предсказание класса для каждой точки в сетке графика и изменение формы результата, чтобы соответствовать размерам сетки
+Z_perceptron = perceptron.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_perceptron = Z_perceptron.reshape(xx.shape)
+
+Z_mlp_10 = mlp_10.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_mlp_10 = Z_mlp_10.reshape(xx.shape)
+
+Z_mlp_100 = mlp_100.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
+Z_mlp_100 = Z_mlp_100.reshape(xx.shape)
+
+#Визуализация данных и границ решения моделей на трех графиках.
+# Границы решения отмечены заштрихованными областями, а точки данных на графике окрашены в соответствии с их классами
+plt.figure(figsize=(12, 9))
+plt.subplot(221)
+plt.contourf(xx, yy, Z_perceptron, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('Персептрон')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.subplot(222)
+plt.contourf(xx, yy, Z_mlp_10, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('MLP (10 нейронов)')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.subplot(223)
+plt.contourf(xx, yy, Z_mlp_100, alpha=0.8)
+plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', alpha=0.6)
+plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k')
+plt.title('MLP (100 нейронов)')
+plt.xlabel('Признак 1')
+plt.ylabel('Признак 2')
+
+plt.tight_layout()
+plt.show()

zavrazhnova_svetlana_lab_2/README.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+### Задание по варианту
+Лассо (Lasso),Сокращение признаков Случайными деревьями (Random Forest Regressor), Линейная корреляция (f_regression)
+
+### Как запустить лабораторную работу
+ЛР запускается через файл `zavrazhnova_svetlana_lab_2.py` 
+
+### Какие технологии использовали
+импорт класса `MinMaxScaler`, выполняющего масштабирование данных до заданного диапазона (от 0 до 1).
+Необходимость его использования объясняется следующим: каждая модель регрессии дает оценки
+важности признаков в своем диапазоне. Для того чтобы найти признак с максимальной средней важностью по трем моделям, нам необходимо привести выданные ими оценки к одному виду.
+Модели линейной регрессии, ридж-регрессии и лассо-регрессии из библиотеки `scikit-learn`
+
+### Что делает
+Применение регрессионных моделей для определения важности признаков.
+
+Результат работы программы показывает ранжирование признаков по их значимости для задачи. Чем больше значение ранга, тем более значимый признак.
+Полученные ранги можно использовать для отбора наиболее значимых признаков и сокращения размерности данных.
+
+### Примеры выходных значений
+
+![example program result](result.png)
+
+В данном случае, в соответствии с полученными результатами, можно сказать следующее:
+
+1. Признаки 'x4' и 'x14' имеют наивысшие ранги (больше 380), что указывает на их большую значимость в решении задачи.
+2. Признаки 'x2' и 'x12' имеют средние ранги (от 170 до 180), что означает их среднюю значимость.
+3. Признаки 'x1' и 'x11' имеют ранги около 120, что указывает на их относительную значимость.
+4. Признаки 'x5', 'x8' и 'x7' имеют низкие ранги (от 5 до 17), что говорит о их низкой значимости.
+5. Признаки 'x9', 'x3', 'x13', 'x10' и 'x6' имеют очень низкие ранги (меньше 3), что указывает на их минимальную значимость или наличие практически нулевых эффектов.
+

zavrazhnova_svetlana_lab_2/zavrazhnova_svetlana_lab_2.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+from sklearn.linear_model import Lasso
+from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
+from sklearn.feature_selection import f_regression
+from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+import numpy as np
+
+np.random.seed(0)
+size = 750
+#входные данные.
+X = np.random.uniform(0, 1, (size, 14))
+
+#Генерируется целевая переменная Y на основе математической функции от входных данных X.
+Y = (10 * np.sin(np.pi*X[:,0]*X[:,1]) + 20*(X[:,2] - .5)**2 +
+     10*X[:,3] + 5*X[:,4]**5 + np.random.normal(0,1))
+X[:,10:] = X[:,:4] + np.random.normal(0, .025, (size,4))
+
+names = ["x%s" % i for i in range(1,15)]
+#Создается пустой словарь для хранения рангов признаков
+ranks = {}
+
+#Создается экземпляр модели лассо-регрессии
+lasso = Lasso(alpha=.05)
+#Модель подгоняется под входные данные X и целевую переменную Y
+lasso.fit(X, Y)
+ranks["Lasso"] = dict(zip(names, lasso.coef_))
+
+rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
+rf.fit(X, Y)
+ranks["Random Forest"] = dict(zip(names, rf.feature_importances_))
+
+f, _ = f_regression(X, Y, center=True)
+ranks["f_regression"] = dict(zip(names, f))
+
+def rank_to_dict(ranks, names):
+    ranks = np.abs(ranks)
+    minmax = MinMaxScaler()
+    #масштабирование рангов с помощью MinMaxScaler
+    ranks = minmax.fit_transform(np.array(ranks).reshape(-1, 1)).ravel()
+    ranks = map(lambda x: round(x, 2), ranks)
+    return dict(zip(names, ranks))
+
+#словарь для хранения средних рангов признаков
+mean = {}
+for key, value in ranks.items():
+    for item in value.items():
+        if item[0] not in mean:
+            mean[item[0]] = 0
+        mean[item[0]] += item[1]
+
+sorted_mean = sorted(mean.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+result = {}
+for item in sorted_mean:
+    result[item[0]] = item[1]
+    print(f'{item[0]}: {item[1]}')