IIS_2023_1/tepechin_kirill_lab_1

Лабораторная работа №1, ПИбд-42 Тепечин Кирилл, Вариант 26(5)

Задание

Данные:

make_circles (noise=0.2, factor=0.5, random_state=rs)

Модели:

• Линейная регрессия
• Полиномиальная регрессия (со степенью 4)
• Гребневая полиномиальная регрессия (со степенью 4, alpha = 1.0)

Как запустить лабораторную работу:

Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab1.py

Используемые технологии:

• Python 3.12
• numpy
• matplotlib
• scikit-learn

Что делает лабораторная работа:

Эта лабораторная работа создает и сравнивает различные модели регрессии для сгенерированного набора данных, оценивая их производительность на основе среднеквадратичной ошибки и визуализируя их предсказания на графиках.

Результат:

• Линейная регрессия, среднеквадратичная ошибка: 0.29507570583195913
• Полиноминальная регрессия, среднеквадратичная ошибка: 0.1803255642844966
• Гребневая полиномиальная регрессия, среднеквадратичная ошибка: 0.17274375314846807

Вывод

Самое маленькое значение mse у Гребневая полиномиальная регрессия

График