## Лабораторная работа №5
### Регрессия
### Задание
Использовать  регрессию по  варианту для  данных  из  таблицы  1  по варианту(таблица  10),самостоятельно  сформулировав  задачу.  Оценить, насколько хорошо онаподходит для решения сформулированной вами задачи.

### Как запустить лабораторную работу:

* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
* запустить проект при помощи IDE pyCharm

### Какие технологии использовались:

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

### Что делает лабораторная работа:

Программа реализует модель логистической регрессии для предсказания пола (мужской/женский) на основе уровня активности, веса и роста. Она обучается на тренировочных данных, затем делает предсказания на тестовом наборе, вычисляет метрики оценки модели (точность, матрицу ошибок, отчет о классификации) и визуализирует результаты на диаграмме рассеяния.


### Результаты:
![img.png](img.png)
Accuracy (Точность): 80% - доля правильных предсказаний;

Confusion Matrix (Матрица ошибок):
True Positive (TP): 10 - правильно предсказанные Female;
True Negative (TN): 6 - правильно предсказанные Male;
False Positive (FP): 3 - ошибочно предсказанные Female (вместо Male);
False Negative (FN): 1 - ошибочно предсказанные Male (вместо Female);
Classification Report (Отчет о классификации):
* Precision (Точность) для Female: 91% - доля правильно предсказанных Female относительно всех предсказанных Female;
* Recall (Полнота) для Female: 77% - доля правильно предсказанных Female относительно всех реальных Female;
* F1-score для Female: 83% - среднее гармоническое между точностью и полнотой для Female;
* Поддержка (support) для Female: 13 - количество образцов Female в тестовом наборе;
* Аналогичные метрики для Male также представлены.

### Вывод:
Модель логистической регрессии, обученная на данных об уровне активности, весе и росте, достигла точности 80%. Она успешно предсказывает пол (Female/Male) с высокой точностью и полнотой, как указано в матрице ошибок и отчете о классификации.