## Лабораторная работа №2, ПИбд-42 Тепечин Кирилл, Вариант 26(6) ### Задание #### Модели: * Гребневая регрессия (Ridge) * Сокращение признаков случайными деревьями (Random Forest Regressor) * Линейная корреляция (f_regression) ### Как запустить лабораторную работу: Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab2.py ### Используемые технологии: * Python 3.12 * numpy * scikit-learn ### Что делает лабораторная работа: Эта лабораторная работа генерирует данные, создает и обучает три модели по варианту, далее выполняется ранжирование признаков и отображение получившиеся оценки каждой признака каждой моделью и среднюю оценку. Также отображаются 4 самых важных признака. ### Результат: 