1.7 KiB
1.7 KiB
Лабораторная работа №2
Ранжирование признаков
Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья
Как запустить лабораторную работу:
- установить python, numpy, matplotlib, sklearn
- запустить проект (стартовая точка класс lab2)
Какие технологии использовались:
- Язык программирования
Python, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn - Среда разработки
PyCharm
Что делает лабораторная работа:
- генерирует данные и обучает модели модели RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
- ранжирует признаки с помощью моделей RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
- отображает получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.
Примеры работы:
Результаты:
- RandomizedLasso: 1, 2, 4, 5
- Ridge: 4, 11, 12 и 1 или 2 (одинаковый результат)
- Random Forest Regressor: 4, 1 11, 12
Среднее: 4, 1, 2 и 5 признаки
Графики результатов ранжирования признаков по каждой модели и средняя оценка:
Средние оценки для признаков у каждой модели и средние оценки моделей:
