## 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:
![Результат](results.png)