## Лабораторная работа №2

### Ранжирование признаков

## Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья

### Как запустить лабораторную работу:

* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
* запустить проект (стартовая точка класс lab2)

### Какие технологии использовались:

* Язык программирования `Python`, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
* Среда разработки `PyCharm`

### Что делает лабораторная работа:

* генерирует данные и обучает модели модели RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
* ранжирует признаки с помощью моделей RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
* отображает получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.

### Примеры работы:

#### Результаты:
* RandomizedLasso: 1, 2, 4, 5
* Ridge: 4, 11, 12 и 1 или 2 (одинаковый результат)
* Random Forest Regressor: 4, 1 11, 12

#### Среднее: 4, 1, 2 и 5 признаки

#### Графики результатов ранжирования признаков по каждой модели и средняя оценка:

![Result](result.png)

#### Средние оценки для признаков у каждой модели и средние оценки моделей:

![Means](means.png)