IIS_2023_1/lipatov_ilya_lab_2
2023-10-15 13:15:18 +04:00
..
lab2.py lipatov_ilya_lab_2 2023-10-15 13:15:18 +04:00
means.png lipatov_ilya_lab_2 2023-10-15 13:15:18 +04:00
RandomizedLasso.py lipatov_ilya_lab_2 2023-10-15 13:15:18 +04:00
README.md lipatov_ilya_lab_2 2023-10-15 13:15:18 +04:00
result.png lipatov_ilya_lab_2 2023-10-15 13:15:18 +04:00

Лабораторная работа №2

Ранжирование признаков

Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья

Как запустить лабораторную работу:

  • установить python, numpy, matplotlib, sklearn
  • запустить проект (стартовая точка класс lab2)

Какие технологии использовались:

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

Что делает лабораторная работа:

  • генерирует данные и обучает модели модели RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
  • ранжирует признаки с помощью моделей RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
  • отображает получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.

Примеры работы:

Результаты:

  • RandomizedLasso: 1, 2, 4, 5
  • Ridge: 4, 11, 12 и 1 или 2 (одинаковый результат)
  • Random Forest Regressor: 4, 1 11, 12

Среднее: 4, 1, 2 и 5 признаки

Графики результатов ранжирования признаков по каждой модели и средняя оценка:

Result

Средние оценки для признаков у каждой модели и средние оценки моделей:

Means