1.4 KiB
1.4 KiB
Лабораторная работа №1
ПИбд-41, Курмыза Павел, Вариант 13
Данные:
- make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
Модели:
- Линейную регрессию
- Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
Как запустить ЛР
- Запустить файл main.py
Используемые технологии
- Язык программирования Python
- Библиотеки: sklearn, matplotlib, numpy
Что делает программа
После генерации набора данных с помощью функции make_moons(), программа создает графики для моделей, которые указаны в задании. Затем она выводит в консоль качество данных для этих моделей.
Тесты
Консоль
Графики
Вывод
Исходя из этого, можно сделать вывод: лучший результат показала модель многослойного персептрона на 100 нейронах.