| .. | ||
| diamonds_prices.csv | ||
| gusev_vladislav_lab_5.py | ||
| img.png | ||
| README.md | ||
Вариант 9
Задание на лабораторную работу:
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:
Выполняем файл gusev_vladislav_lab_5.py, будет выведен график на экран.
Технологии
NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами. Mathplotlib - библиотека для визуализации данных двумерной и трехмерной графикой. Sklearn - библиотека с большим количеством алгоритмов машинного обучения.
Задача
Мною было принято решение посмотреть, как зависит
По коду
- Для начала загружаем данные из csv файла
- Разделяем данные на обучающее и тестовые
- Рескейлим данные из столбца price, который был в диапозоне от 370 до 2700 к диапозону от 0 до 1
- Обучаем модель, находим R^2 (среднеквадратическая ошибка) и коэффициент детерминации
- Выводим графики
Вывод
- Среднеквадарическая ошибка получилась довольно низкой, что говорит нам о точности тестовых и предсказанных значений, однако коэффициент детерминации получился крайне низким, даже отрицательным. Это значит, что модель не понимает зависимости данных.
- Итог: гребневая модель регресси не применима к нашей задаче