IIS_2023_1/faskhutdinov_idris_lab_5

Лабораторная работа №5. Регрессия

2 вариант(27 % 5 = 2)

Задание:

Использовать регрессию по варианту для данных из таблицы 1 по варианту (таблица 10), самостоятельно сформулировав задачу. Оценить, насколько хорошо она подходит для решения сформулированной вами задачи.

Используемый метод: Логистическая регрессия

В моем случае данными является датасет о продаже автомобилей. В датасете представлены следующие столбцы:

• id
• Company Name
• Model Name
• Price
• Model Year
• Location
• Mileage
• Engine Type
• Engine Capacity
• Color
• Assembly
• Body Type
• Transmission Type
• Registration Status

Как запустить лабораторную

1. Запустить файл main.py

Используемые технологии

1. Библиотека matplotlib
2. Библиотека scikit-learn
3. Библиотека pandas
4. Python
5. IDE PyCharm

Описание лабораторной работы

Программа выполняет решение задачи регрессии методом логистической регрессии, используя для своей работы признаки "Registration Status", 'Model Year', 'Mileage'. Предсказывается вероятность регистрации автомобиля на основе данных о его пробеге и годе выпуска. Для работы программы выбирается часть данных(Ввиду того, что работы программы на полном объеме данных требует больших вычислительных мощностей), затем строковые значения преобразуются в числовые. Данные разделяются на тестовый и тренировочный наборы, строится модель логистической регрессии, после чего оценивается её качество. После чего строится график, который показывается на экране, а так же сохраняется в папке проекта. Точность: 0.04852728150651859 Скриншот работы программы представлен в папке проекта.

Результат

Модель логистической регрессии показала весьма низкие результаты, в связи с этим можно сделать вывод ,что она не подходит для решения сформулированной задачи.