| .. | ||
| lab3.py | ||
| loan.csv | ||
| README.md | ||
| result.png | ||
Лабораторная работа №3
Деревья решений
Cтудент группы ПИбд-41 Абанин Даниил
Как запустить лабораторную работу:
- установить python, numpy, matplotlib, sklearn
- запустить проект (lab3)
Какие технологии использовались:
- Язык программирования
Python, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn - Среда разработки
PyCharm
Что делает лабораторная работа:
- Выполняет ранжирование признаков для регрессионной модели
- По данным "Eligibility Prediction for Loan" решает задачу классификации (с помощью дерева решений), в которой необходимо выявить риски выдачи кредита и определить его статус (выдан или отказ). В качестве исходных данных используются три признака: Credit_History - соответствие кредитной истории стандартам банка, ApplicantIncome - доход заявителя, LoanAmount - сумма кредита.
Примеры работы:
Результаты:
- Наиболее важным параметром при выдачи кредита оказался доход заявителя - ApplicantIncome, затем LoanAmount - сумма выдаваемого кредита
