Alexey/IIS_2023_1
4
3
Fork 1
Code Issues Pull Requests 5 Packages Projects Releases Wiki Activity
3eb7a12e19
IIS_2023_1/abanin_danill_lab_6
History
BossMouseFire 0e5a5ad282 lab6
2023-10-29 00:29:45 +04:00
..
lab6.py lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00
loan.csv lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00
README.md lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00
result_mean.jpg lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00
score_1.png lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00
score_2.png lab6 2023-10-29 00:29:45 +04:00

README.md

Лабораторная работа №6

MLPClassifier

Cтудент группы ПИбд-41 Абанин Даниил

Как запустить лабораторную работу:

  • установить python, numpy, matplotlib, sklearn
  • запустить проект (lab6)

Какие технологии использовались:

  • Язык программирования Python, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
  • Среда разработки PyCharm

Что делает лабораторная работа:

  • По данным "Eligibility Prediction for Loan" решает задачу классификации, в которой необходимо выявить риски выдачи кредита. В качестве исходных данных используются признаки: Credit_History - соответствие кредитной истории стандартам банка, ApplicantIncome - доход заявителя, LoanAmount - сумма кредитаб, Self_Employed - самозанятость (Да/Нет), Education - наличие образования, Married - заявитель женат/замужем (Да/Нет).

Примеры работы:

Результаты:

  • Было проведено несколько прогонов на разном количестве итераций (200, 400, 600, 800, 1000)

Result Result

Средняя точность находится в диапазоне 50-60%, что является недостаточным значением. Увеличение итераций не дало значительного улучшения результата, максиальный прирост составляет 10%

Result