## Лабораторная работа №5

### Регрессия

## Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья

### Как запустить лабораторную работу:

* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
* запустить проект (стартовая точка класс lab3)

### Какие технологии использовались:

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

### Что делает лабораторная работа:

* С помощью полиномиальной регрессии предсказывает среднюю стоимость домов в 1000 долларах [тыс. долларов] исходя из среднего количества комнат в жилом помещении, уровень преступности на душу населения в разбивке по городам и индекса доступности к радиальным магистралям.
* Выводит размер ошибки, оценку модели и полученное предсказание 

### Примеры работы:

### Результаты:
Были проведены тесты с различными параметрами степени (от 1 до 6). По итогу степень ошибки большая, меньше всего она при степени равной 2 или 4 (при этом и оценка модели 0.68 и 0.55 соответственно).

#### Тесты

#### degree = 1
* Оценка качества: 0.4252542186083391
* Ошибка: 0.22653604605972913

#### degree = 2
* Оценка качества: 0.6835376807930289
* Ошибка: 0.1625504540569756

#### degree = 3
* Оценка качества: 0.5267438865953347
* Ошибка: 0.195302452251188

#### degree = 4
* Оценка качества: 0.5481932964142193
* Ошибка: 0.17852746450144702

#### degree = 5
* Оценка качества: -3.372087305867348
* Ошибка: 0.4163026401028063

#### degree = 6
* Оценка качества: -69.05174526020205
* Ошибка: 1.3125236408458876