35 lines
1.3 KiB
Markdown
35 lines
1.3 KiB
Markdown
# 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
|
||
|
||
 |