IIS_2023_1/kurmyza_pavel_lab_1

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.