2.4 KiB
Общее задание: Используя код из пункта «Регуляризация и сеть прямого распространения» из [1] (стр. 228), сгенерируйте определенный тип данных и сравните на нем 3 модели (по варианту). Постройте графики, отобразите качество моделей, объясните полученные результаты.
13 вариант:Данные: make_moons (noise=0.3, random_state=rs) Модели: · Линейную регрессию · Полиномиальную регрессию (со степенью 3) 43 · Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
Чтобы Запустить приложение нужно запустить файл app.py
Технологии:
Язык программирования: Python Фреймворк: Flask (для веб-приложения) Библиотеки: NumPy, scikit-learn, Matplotlib Описание программы: Программа представляет собой веб-приложение, реализованное с использованием Flask. Она генерирует данные, используя make_moons из scikit-learn, и сравнивает три модели машинного обучения: линейную регрессию, полиномиальную регрессию степени 3 и многослойный персептрон с 100 нейронами в скрытом слое и параметром регуляризации alpha=0.01.
Входные данные:
Данные, сгенерированные с использованием make_moons (noise=0.3, random_state=0). Выходные данные:
Веб-страница с кнопкой "Сравнить модели". После нажатия кнопки выводятся графики, представляющие результаты трех моделей (линейной регрессии, полиномиальной регрессии и многослойного персептрона) с соответствующими оценками (score). Графики сохраняются и отображаются на веб-странице.