IIS_2023_1/ilbekov_dmitriy_lab_1

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