# Лабораторная работа 1
### Вариант 10

### Данные: 
- make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
### Модели:
- Линейную регрессию
- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
### Запуск
- Запустить файл lab1.py

### Технологии
- Язык - 'Python'
- Библиотеки sklearn, matplotlib, numpy

### Что делает
Программа генерирует набор данных с помощью make_moons(), после чего строит графики для моделей, указанных в задании варианта и выводит в консоль качество данных моделей

### Пример работы
Вывод в консоль:

Точность: 

LinearRegression: 0.1997177824893414

Multi Layer Perceptron 10 нейронов: 0.45

Multi Layer Perceptron 100 нейронов: 0.8

Лучший результат показала модель Multi Layer Perceptron на 100 нейронах

Ниже представлены графики, выводимые программой

![Graphics](graphics.png)