# Лабораторная работа №3

> Деревья решений

### Как запустить лабораторную работу

1. Установить python, numpy, sklearn
1. Для запуска на наборе данных первого задания `python titanic.py`
1. Для запуска на наборе данных второго задания `python cars.py`

### Использованные технологии

* Язык программирования `python`
* Библиотеки `numpy, sklearn`
* Среда разработки `PyCharm`

### Что делает программа?

#### Часть 1

По данным о пассажирах Титаника решите задачу классификации (с помощью дерева решений), в которой по различным характеристикам пассажиров требуется найти у выживших пассажиров два наиболее важных признака из трех рассматриваемых (по варианту).

Вариант 18 Pclass, Age, Ticket.

Была использована модель DecisionTreeClassifier

#### Набор данных titanic.csv

![alt text](titanic.png "titanic results")

Оценка модели 0.68

2 ключевых параметра, выделенных моделью: Age, Ticket(Fare)

#### Часть 2

Решите с помощью библиотечной реализации дерева решений задачу из лабораторной работы «Веб-сервис «Дерево решений» по предмету «Методы искусственного интеллекта» на 99% ваших данных. Проверьте работу модели на оставшемся проценте, сделайте вывод.

#### Данные

Набор данных о машинах на вторичном рынке.
> Ссылка на набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/harikrishnareddyb/used-car-price-predictions

#### Цель

С помощью дерева решений классифицировать цену автомобилей

#### Модель

Модель использованная в ходе эксперимента DecisionTreeClassifier из пакета sklearn

#### Набор данных true_car_listings.csv

![alt text](cars.png "cars results")

Выбранный начальный набор параметров:

- Mileage
- Year
- Model

**Количество данных:**
[30000 rows x 3 columns]

**Оценка:**
0.01

**Важность параметров:**
[0.8780813  0.04707369 0.074845  ]

Качество неудовлетворительное.

Параметр, имеющий самую большую значимость: Mileage(пробег)

### Вывод

Главный вывод работы, состоит в том, что модель DecisionTreeClassifier 
не подходит для решения 2 части данной задачи, поэтому решение не может быть применено на практике.

Причина низкой точности модели заключается в том, что цена автомобиля на вторичном рынке зависит не только от пробега, 
но и от множества других факторов, таких как кол-во аварий, общего состояние автомобиля и экономической обстановке на рынке - 
и эти фаткоры могут оказывать такое же существенное воздействие на конечную цену. Однако, можно сделать выводы по влиянию 
пробега автомобиля на его стоимость и использовать это в дальнейшем при реализации задач.