# Лабораторная работа №1

## ПИбд-41, Курмыза Павел, Вариант 13

### Данные:

- make_moons (noise=0.3, random_state=rs)

### Модели:

- Линейную регрессию
- Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)

## Как запустить ЛР

- Запустить файл main.py

## Используемые технологии

- Язык программирования Python
- Библиотеки: sklearn, matplotlib, numpy

## Что делает программа

После генерации набора данных с помощью функции make_moons(), программа создает графики для моделей, которые указаны в
задании. Затем она выводит в консоль качество данных для этих моделей.

## Тесты

### Консоль

![Консольный вывод](console_output.jpg)

### Графики

![Графики](plots.jpg)

### Вывод

Исходя из этого, можно сделать вывод: лучший результат показала модель многослойного персептрона на 100 нейронах.