1.3 KiB
1.3 KiB
Лабораторная работа 1
Вариант 10
Данные:
- make_moons (noise=0.3, random_state=rs)
Модели:
- Линейную регрессию
- Многослойный персептрон с 10-ю нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
- Многослойный персептрон со 100-а нейронами в скрытом слое (alpha = 0.01)
Запуск
- Запустить файл lab1.py
Технологии
- Язык - 'Python'
- Библиотеки sklearn, matplotlib, numpy
Что делает
Программа генерирует набор данных с помощью make_moons(), после чего строит графики для моделей, указанных в задании варианта и выводит в консоль качество данных моделей
Пример работы
Вывод в консоль:
Точность:
LinearRegression: 0.1997177824893414
Multi Layer Perceptron 10 нейронов: 0.45
Multi Layer Perceptron 100 нейронов: 0.8
Лучший результат показала модель Multi Layer Perceptron на 100 нейронах
Ниже представлены графики, выводимые программой
