38 lines
1.7 KiB
Markdown
38 lines
1.7 KiB
Markdown
## Лабораторная работа №2
|
||
|
||
### Ранжирование признаков
|
||
|
||
## Выполнил студент группы ПИбд-41 Липатов Илья
|
||
|
||
### Как запустить лабораторную работу:
|
||
|
||
* установить python, numpy, matplotlib, sklearn
|
||
* запустить проект (стартовая точка класс lab2)
|
||
|
||
### Какие технологии использовались:
|
||
|
||
* Язык программирования `Python`, библиотеки numpy, matplotlib, sklearn
|
||
* Среда разработки `PyCharm`
|
||
|
||
### Что делает лабораторная работа:
|
||
|
||
* генерирует данные и обучает модели модели RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
|
||
* ранжирует признаки с помощью моделей RandomizedLasso, Ridge,Random Forest Regressor.
|
||
* отображает получившиеся значения\оценки каждого признака каждым методом\моделью и среднюю оценку.
|
||
|
||
### Примеры работы:
|
||
|
||
#### Результаты:
|
||
* RandomizedLasso: 1, 2, 4, 5
|
||
* Ridge: 4, 11, 12 и 1 или 2 (одинаковый результат)
|
||
* Random Forest Regressor: 4, 1 11, 12
|
||
|
||
#### Среднее: 4, 1, 2 и 5 признаки
|
||
|
||
#### Графики результатов ранжирования признаков по каждой модели и средняя оценка:
|
||
|
||
|
||
|
||
#### Средние оценки для признаков у каждой модели и средние оценки моделей:
|
||
|
||
 |