Лаб 1
Работа с типовыми наборами данных и различными моделями
Вариант 3
Данные: make_classification (n_samples=500, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=rs, n_clusters_per_class=1)
Модели:
- Линейную регрессию
- Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
- Гребневую полиномиальную регрессию (со степенью 3, alpha = 1.0)
Графики
Набор лун (moon_dataset)
Графики регрессии
Линейная MSE: 0.0936
Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.0674
Гребневая (degree=3, alpha=1.0) MSE: 0.0682
Набор кругов (circles_dataset)
Графики регрессии
Линейная MSE: 0.2684
Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.1341
Гребневая (degree=3, alpha=1.0) MSE: 0.1312
Набор линейный (linearly_dataset)
Графики регрессии
Линейная MSE: 0.1101
Полиномиальная (degree=3) MSE: 0.1045
Гребневая (degree=3, alpha=1.0) MSE: 0.1078