IIS_2023_1/antonov_dmitry_lab_1

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:

1. Линейную регрессию
2. Полиномиальную регрессию (со степенью 3)
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