45 lines
4.1 KiB
Markdown
45 lines
4.1 KiB
Markdown
# IIS_2023_1
|
||
<h4>Задание</h4>
|
||
<p>
|
||
Используя код из [1](пункт «Решение задачи ранжирования признаков», стр. 205), выполните ранжирование признаков с помощью указанных по варианту моделей. Отобразите получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку. Проведите анализ получившихся результатов. Какие четыре признака оказались самыми важными по среднему значению? (Названия\индексы признаков и будут ответом на задание).
|
||
</p>
|
||
<p>
|
||
9.
|
||
<ul>
|
||
<li>Лассо (Lasso)</li>
|
||
<li>Сокращение признаков случайными деревьями (Random Forest Regressor) </li>
|
||
<li>Линейная корреляция (f-regression)</li>
|
||
</ul>
|
||
</p>
|
||
<h4>Способок запуска программы</h4>
|
||
Запустить скрипт shadaev_anton_lab_2/main.py, после чего в консоль будут выведены результаты выполнения программы.
|
||
<h4>Стек технологий</h4>
|
||
<p>
|
||
<ul>
|
||
<li>NumPy - это библиотека Python, предоставляющая поддержку для больших, многомерных массивов и матриц, а также набор функций для их манипуляции и обработки.</li>
|
||
<li>Sklearn - предоставляет ряд инструментов для моделирования данных, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. </li>
|
||
</ul>
|
||
</p>
|
||
<h4>Описание кода</h4>
|
||
<p>
|
||
В этом коде мы генерируем 500 наблюдений с 15 признаками. Затем создается словарь для хранения рангов признаков для каждого метода (Lasso, Random Forest, f_regression).
|
||
|
||
Функция calculate_ranks() используется для вычисления рангов признаков для каждого метода. Для этого она обучает модель (Lasso или Random Forest) на данных и затем возвращает словарь, где ключами являются имена признаков, а значениями - коэффициенты признаков модели.
|
||
|
||
Если используется метод f_regression, функция возвращает словарь с f-статистиками признаков.
|
||
|
||
Затем функция create_normalized_rank_dict() используется для нормализации рангов признаков. Она принимает ранги и имена признаков, приводит ранги к абсолютному значению, нормализует их с использованием MinMaxScaler из sklearn.preprocessing и возвращает словарь, где ключами являются имена признаков, а значениями - нормализованные ранги.
|
||
|
||
Наконец, код вычисляет среднее значение рангов для каждого признака, сортирует признаки по средним значениям рангов в порядке убывания и выводит признаки и их ранги.
|
||
</p>
|
||
<h6>Результат: </h6>
|
||
<img src="img.png">
|
||
<p>
|
||
<ul>
|
||
<li>x4, x14 - высшая значимость</li>
|
||
<li>x2, x12 - средняя значимость</li>
|
||
<li>x1, x11 - значимость ниже среднего</li>
|
||
<li>x5, x15 - низкая значимость</li>
|
||
<li>x3, x6, x7, x8, x9, x10, x13 - очень низкая значимость</li>
|
||
</ul>
|
||
</p> |