2.6 KiB
2.6 KiB
Лабораторная работа №5
Вариант №4
Задание на лабораторную:
Использовать регрессию по варианту для данных из курсовой работы. Самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной задачи.
Как запустить лабораторную работу:
Чтобы увидеть работу программы, нужно запустить исполняемый питон файл senkin_alexander_lab_5.py
Библиотеки:
- NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами.
- Sklearn - библиотека с большим количеством алгоритмов машинного обучения.
- Mathplotlib - библиотека для визуализации данных двумерной и трехмерной графикой.
Задача:
Было решено с помощью гребневой регрессии попытаться предсказать количество несчастных случаев(inj), от таких признаков как: магнитуда(mag) и фатальные исходы(fat)
Описание программы:
- Загружаем данные из csv файла
- Разделяем данные на обучающее и тестовые
- Переводим значения из столбца inj в диапозон от 0 до 1
- Обучаем модель, находим R^2 (среднеквадратическая ошибка) и коэффициент детерминации
- Рисуем график
- Анализируем график и делаем выводы, что Средняя квадратическая ошибка очень маленькая, что говорит нам что мы хорошо подобрали данные, и модель достаточно точно предсказывает, но имеем не очень большой коэффициент детерминации, который говорит нам о том, что модель не очень хорошо понимает зависимости наших данных.
- Можно сделать вывод, что гребневую регрессию на таких данных использовать можно, но стоит поискать модели получше.