IIS_2023_1/basharin_sevastyan_lab_2/README.md

Лабораторная работа 2. Вариант 5.

Задание

Выполнить ранжирование признаков. Отобразить получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку. Провести анализ получившихся результатов. Какие четыре признака оказались самыми важными по среднему значению?

Модели:

• Гребневая регрессия Ridge,
• Рекурсивное сокращение признаков Recursive Feature Elimination – RFE,
• Сокращение признаков Случайными деревьями Random Forest Regressor

Как запустить

Для запуска программы необходимо с помощью командной строки в корневой директории файлов прокета прописать:

python main.py

Используемые технологии

• numpy (псевдоним np): NumPy - это библиотека для научных вычислений в Python.
• sklearn (scikit-learn): Scikit-learn - это библиотека для машинного обучения и анализа данных в Python. Из данной библиотеки были использованы следующие модули:
  • LinearRegression - линейная регрессия - это алгоритм машинного обучения, используемый для задач бинарной классификации.
  • Ridge - инструмент работы с моделью "Гребневая регрессия"
  • RFE - инструмент оценки важности признаков "Рекурсивное сокращение признаков"
  • RandomForestRegressor - инструмент работы с моделью "Регрессор случайного леса"

Описание работы

1. Программа генерирует данные для обучения моделей, содержащие матрицу признаков X и вектор целевой переменной y.
2. Создает DataFrame data, в котором столбцы представляют признаки, а последний столбец - целевую переменную.
3. Разделяет данные на матрицу признаков X и вектор целевой переменной y
4. Создает список обученных моделей для ранжирования признаков: гребневой регрессии, рекурсивного сокращения признаков и сокращения признаков случайными деревьями.
5. Создает словарь model_scores для хранения оценок каждой модели.
6. Выводит оценки признаков каждой модели и их средние оценки.
7. Находит четыре наиболее важных признака по средней оценке и выводит их индексы и значения.

Результат работы

Вывод

Четыре наиболее важных признака, определенных на основе средних оценок, включают Признак 1, Признак 3, Признак 12 и Признак 6.