Alexey/IIS_2023_1
4
3
Fork 1
Code Issues Pull Requests 5 Packages Projects Releases Wiki Activity
faskhutdinov_idris_lab_2
IIS_2023_1/kondrashin_mikhail_lab_3
History
KondrashinMikhail 3b1bd034a7 kondrashin_mikhail_lab_3_ready
2023-11-26 19:54:27 +04:00
..
images kondrashin_mikhail_lab_3_ready 2023-11-26 19:54:27 +04:00
main.py kondrashin_mikhail_lab_3_ready 2023-11-26 19:54:27 +04:00
README.md kondrashin_mikhail_lab_3_ready 2023-11-26 19:54:27 +04:00
WindData.csv kondrashin_mikhail_lab_3_ready 2023-11-26 19:54:27 +04:00

README.md

Кондрашин Михаил ПИбд-41

Лабораторная работа 3. Деревья решений

Запуск лабораторной работы:

  • установить python, numpy, matplotlib, sklearn
  • запустить проект (стартовая точка класс main.py)

Используемые технологии:

  • Язык программирования Python,
  • Библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
  • Среда разработки IntelliJ IDEA (В версии "Ultimate edition" можно писать на python)

Описание решения:

  • Выполняет ранжирование признаков для регрессионной модели
  • По данным "WindData" решает задачу классификации (с помощью дерева решений), в которой необходимо определить статистические параметры ветра, влияющие на классификацию по каждому из классов интенсивности турбулентности в соответствии с международной классификацией IEC-614000-1 ed.3.

Результат:

Result

Как видно из результата работы программы - для каждого класса интенсивности турбулентности ключевым является показатель скорости ветра, наиболее выражено это для класса "С", наименее - для класса "B"