| .. | ||
| grade_1.png | ||
| grade_2.png | ||
| lab5.py | ||
| loan.csv | ||
| README.md | ||
| result_1.png | ||
| result_2.png | ||
Лабораторная работа №5
Ранжирование признаков
ПИбд-41 Абанин Даниил
Как запустить лабораторную работу:
- установить python, pandas, matplotlib, sklearn
- запустить проект (стартовая точка lab4)
Какие технологии использовались:
- Язык программирования
Python, библиотеки pandas, matplotlib, sklearn - Среда разработки
PyCharm
Что делает лабораторная работа:
Программа решает задачу регрессии, используя полиномиальную регрессию. Цель - предсказать сумму займа (LoanAmount), используя имеющиеся признаки: ApplicantIncome - доход заявителя, Credit_History - статус соответствия кредитной истории стандартам банка, Education - наличие образования, Married - заявитель женат/замужем (Да/Нет), Self_Employed - самозанятый (Да/Нет)
Тест
Зелёные маркеры на графике - тестовые результаты Красные маркеры на графике - предсказанные результаты
При небольшом объёме тестовых данных, алгоритм показывает неплохие результаты обучения
Но при увеличении объёма данных, алгоритм теряет свою эффективность
Вывод: На малых объёмах данных алгоритм показывает свою эффективность. Но при большем объём стоит использовать другие методы для данного набора информации