Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon
material.view.file_icon
material.view.file_icon .gitignore
material.view.file_icon
material.view.file_icon profiles_settings.xml
material.view.file_icon Lab_1.iml
material.view.file_icon misc.xml
material.view.file_icon modules.xml
material.view.file_icon workspace.xml
material.view.file_icon data1.csv
material.view.file_icon data2.csv
material.view.file_icon data3.csv
material.view.file_icon data4.csv
material.view.file_icon data5.csv
material.view.file_icon grid_search_results.csv
material.view.file_icon lab_1.py
material.view.file_icon test_predictions.csv
material.view.file_icon test_report.txt
material.view.file_icon Отчет_ЛР1.docx

Необходимые программы

Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Excel
  • Программа для просмотра текстовых файлов
  • Microsoft Word

Описание

Лабораторная работа №1
«Метод k ближайших соседей»

Цель работы
Цель ‒ реализовать и исследовать классификатор на основе метода k ближайших соседей в взвешенной модификации (NV=1) в соответствии с формулами выбора по Nc. Согласно заданию, веса задаются как w_i=((k+1-i)/k)^q при q ∈ {2,3,4} (Nw=2), а файл данных выбирается по формуле Nf=((Nc+2) mod 5 + 1, что для Nc=03 даёт data1.csv. Данные случайно разбиваются на три равные части; две части используются для обучения, одна ‒ для теста, при этом обучающая часть выбирается с минимальным дисбалансом классов. Параметры k (нечётные) и q подбираются методом LOO (leave-one-out) на обучающей выборке. Итоговая метрика качества (accuracy) оценивается один раз на тестовой части, сохраняются таблицы с результатами LOO и предсказаниями на тесте.

1. Загрузка данных и автоматическое определение столбцов (f1, f2, y)
Фрагмент кода:
Результат (лог):

2. Случайное разбиение на 3 равные части и выбор максимально сбалансированного train
Фрагмент кода:
Результат (лог):

3. Стандартизация признаков по обучающей части (Z-score)
Фрагмент кода:
Результат (лог):

4. LOO-подбор параметров k и q на обучении
Фрагмент кода:
Результаты (лог + таблица):

5. Финальная оценка на тестовой части и сохранение артефактов
Фрагмент кода:
Результаты (лог):

Заключение

Листинг исходного кода:

Дополнительная информация

Зачет без замечаний!
Год сдачи: 2025 г.
Преподаватель: Ракитский А.А.
Помогу с другим вариантом.

Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Контрольная работа по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Контрольная работа по методам классификации 1. Постановка задачи Необходимо реализовать два метода классификации: 1. Метод ближайших k соседей (kNN) с весовой функцией Парзеновского окна. 2. Метод построения дерева решений (CART) с использованием критерия Джини. Каждый студент работает с индивидуальными данными, определяемыми по последним двум цифрам пароля (в данном случае ‒ N = 03). Требуется: - рассчитать свои варианты по формулам; - построить классификатор для тестовой точки по каж
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
1500 руб.
promo
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Лабораторная работа №3 «Регрессия» Цель работы Построить модель логистической регрессии для бинарной классификации новостей (поддельная/правдивая), провести не менее 10 случайных экспериментов с разбиением 70/30, оценить долю правильных ответов (accuracy), свести результаты в таблицу и проверить работу модели на одном конкретном примере. 1. Загрузка данных и разметка классов Фрагмент кода: Результат (из лога): 2. Построение конвейера признаков и модели Фрагмент кода: 3. Серия из
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
800 руб.
promo
Лабораторная работа №2 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант 03
Лабораторная работа №2 «Решающие деревья» Цель работы Построить и сравнить два классификатора для распознавания типа сетевой атаки по данным KDD: (1) решающее дерево и (2) случайный лес. Использовать разбиение 70/30, кодировать категориальные признаки one-hot, провести перебор гиперпараметров, зафиксировать процент правильности (accuracy) для разных настроек и выбрать лучшие параметры по точности. 1. Загрузка и подготовка данных Фрагмент кода: Результаты (из лога). 2. Решающее дерев
User Учеба "Под ключ" : 9 марта 2026
800 руб.
promo
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей» Вариант 10 Выбор варианта: NC = 10 Тип классификатора: NВ = (NC mod 3) + 1 = 2 3. Метод парзеновского окна с фиксированным h. Вариант функции ядра для метода празеновского окна определяется по формуле: NЯ = ((NC · 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1 = 2 2. T — треугольное K(x) = (1 − r)[r ≤ 1] Вариант файла с данными для классификации определяется по формуле: NФ = ((NC + 2) mod 5) + 1 = 3 Файл: data3.csv. 1 Результаты тестирования Надёжность предсказа
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
900 руб.
promo
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №19
Вариант №19 Лабораторные работы 1 Варианты (вариант № 19): функции №3, выборки № 2, ядра № 3. 2. Метод парзеновского окна с фиксированным h. Используется прямоугольное ядро. ============================================= Лабораторная работа 2. «Решающие деревья» 1 Таблицы, показывающие % точности предсказания типа атак в зависимости от изменения параметров дерева решений и леса Таблица 1. Результаты N запусков Решающего дерева Максимальная глубина дерева (max_depth) Максимальное количеств
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
900 руб.
promo
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №5
Лабораторная работа 1. «Метод k ближайших соседей» Вариант 05 Выбор варианта: NC = 5 Тип классификатора: NВ = (NC mod 3) + 1 = 3 3. Метод парзеновского окна с относительным размером окна. Вариант функции ядра для метода празеновского окна определяется по формуле: NЯ = ((NC · 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1 = 1 1. Q — квадратическое K(x) = (1 - r2)2[r ≤ 1] Вариант файла с данными для классификации определяется по формуле: NФ = ((NC + 2) mod 5) + 1 = 3 Файл: data3.csv. 1 Результаты тестирования Над
User IT-STUDHELP : 19 июня 2023
1000 руб.
promo
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. «Метод k ближайших соседей». Вариант 05
Лабораторная работа No1 «Метод k ближайших соседей» Вариант: 05 Задание на лабораторную работу 1: Суть лабораторной работы заключается в написании классификатора на основе метода k ближайших соседей. Данные из файла необходимо разбить на две выборки, обучающую и тестовую, согласно общепринятым правилам разбиения. На основе этих данных необходимо обучить разработанный классификатор. На обучающей выборке следует подобрать необходимые параметры метода для лучшей точности, а на тестовой выборке од
User SibGUTI2 : 25 июля 2024
350 руб.
Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. «Метод k ближайших соседей». Вариант 05
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10
Вариант No10 Контрольная работа Выбор варианта: N = 10 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=2 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=2 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=4 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 2) (X,Y)={(2,7,1), (6,6,1), (8,6,1), (7,5,1), (5,9,1), (9,9,2), (11,2,2), (6,4,2), (10,9,2), (8,6,3)
User IT-STUDHELP : 7 октября 2023
1150 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. Вариант №10 promo
Метрология, стандартизация и сертификация.Контрольная работа
Вариант No13 Задача No 1 Для определения расстояния до места повреждения кабельной линии связи был использован импульсный рефлектометр. С его помощью получено n результатов однократных измерений (результатов наблюдений) расстояния до места повреждения. Считая, что случайная составляющая погрешности рефлектометра распределена по нормальному закону, определить: 1.Результат измерения с многократными наблюдениями расстояния до места повреждения кабеля . 2.Оценку среднего квадратическо
User kisska7733 : 23 августа 2014
200 руб.
Задача №376
376.На дифракционную решетку нормально падает пучок света. Красная линия (λ1 = 630 нм) видна в спектре третьего порядка под углом φ = 60°. Какая спектральная линия λ2 видна под этим же углом в спектре четвертого порядка? Какое число штрихов No на единицу длины имеет дифракционная решетка? Найти угловую дисперсию dφ/dλ этой решетки для длины волны λ1 = 630 нм в спектре треть его порядка.
User anderwerty : 21 октября 2014
10 руб.
МИ 2451-98 ГСИ. Паровые системы теплоснабжения. Уравнения измерений тепловой энергии и количества теплоносителя
Настоящая рекомендация устанавливает уравнения измерений тепловой энергии и количества теплоносителя при проведении учета их отпуска и потребления в паровых системах теплоснабжения. Рекомендация предназначена для использования при разработке средств измерений, методик выполнения измерений и схем узлов учета тепловой энергии и теплоносителя. В рекомендациях использованы многие положения из МИ 2412, регламентирующие уравнения измерений тепловой энергии и количества теплоносителя водяных систем теп
User Elfa254 : 7 мая 2013
20 руб.
Термодинамика и теплопередача СамГУПС 2012 Задача 1 Вариант 0
Анализ продуктов сгорания показал следующий объёмный состав, %: СО2-12,2; О2-7,1; СО-0,4; N2-80,3. Определить массовый состав входящих в смесь газов, газовую постоянную, удельный объём, плотность смеси при абсолютном давлении р и температуре t. Определить также парциальные давления компонентов смеси.
User Z24 : 7 ноября 2025
150 руб.
Термодинамика и теплопередача СамГУПС 2012 Задача 1 Вариант 0
up Наверх