Методы машинного обучения. Лабораторная работа

Цена:
75 руб.

Состав работы

material.view.file_icon CBF13107-AFA7-4958-AA12-09D106AF138F.zip [ 5 MB ]
material.view.file_icon dtree
material.view.file_icon .DS_Store [ 6 KB ]
material.view.file_icon .gitignore [ 5 bytes ]
material.view.file_icon data.csv [ 10 KB ]
material.view.file_icon ha_0.png [ 227 KB ]
material.view.file_icon ha_1.png [ 192 KB ]
material.view.file_icon ha_2.png [ 223 KB ]
material.view.file_icon ha_3.png [ 182 KB ]
material.view.file_icon ha_4.png [ 172 KB ]
material.view.file_icon ha_5.png [ 215 KB ]
material.view.file_icon ha_6.png [ 244 KB ]
material.view.file_icon ha_7.png [ 253 KB ]
material.view.file_icon ha_8.png [ 261 KB ]
material.view.file_icon ha_9.png [ 178 KB ]
material.view.file_icon nn.py [ 2 KB ]
material.view.file_icon report.docx [ 3 MB ]
material.view.file_icon __MACOSX
material.view.file_icon dtree
material.view.file_icon ._.DS_Store [ 120 bytes ]
material.view.file_icon ._data.csv [ 685 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_0.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_1.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_2.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_3.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_4.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_5.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_6.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_7.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_8.png [ 333 bytes ]
material.view.file_icon ._ha_9.png [ 220 bytes ]
material.view.file_icon ._nn.py [ 738 bytes ]
material.view.file_icon ._report.docx [ 664 bytes ]
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Программа для просмотра изображений
  • Microsoft Word

Описание

Данная работа наиболее творческая и призвана показать, насколько студент подготовлен к реальному применению полученных знаний на практике. Как известно, в реальной работе никаких вводных данных не предоставляется, тем не менее, мы слегка пренебрегли данным правилом и предоставили теорию и предпочтительный метод для применения.
На сайте kaggle по ссылке https://www.kaggle.com/imnikhilanand/heart-attack-prediction/home располагаются реальные данные по сердечной заболеваемости, собранные различными медицинскими учреждениями. Каждый человек представлен 14ю характеристиками и полем goal, которое показывает наличие болезни сердца, поле принимает значение от 0 до 4 (0 – нет болезни).
Требуется имеющиеся данные разбить на обучающую и тестовую выборки в процентном соотношении 70 к 30. После чего по обучающей выборке необходимо построить решающее дерево. Для построения дерева можно пользоваться любыми существующими средствами. Кроме того, для построения дерева необходимо будет решить задачу выделения информативных решающих правил относительно имеющихся числовых признаков.
Разрешается использовать уже реализованные решающие деревья из известных библиотек (например, scikit-learn для Python), либо реализовывать алгоритм построения дерева самостоятельно (все необходимые алгоритмы представлены в теории по ссылке).
В качестве результата работы необходимо сделать 10 случайных разбиений исходных данных на обучающую и тестовую выборки, для каждой построить дерево и протестировать, после чего построить таблицу, в которой указать процент правильно классифицированных данных. Полученную таблицу необходимо включить в отчёт по лабораторной работе.

Дополнительная информация

Год сдачи - 2020
Язык - python3
Оценка - зачет.

Похожие материалы

«Методы машинного обучения»
Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2: 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются при помощи функции При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее подходящая модель линейной регрессии. При помощи полученно
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User Илья272 : 5 ноября 2023
700 руб.
«Методы машинного обучения»
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий. Всем студентам предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо: 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (описание метода можно найти по ссылке). От варианта зависят весовая функция и значение k. 2) Построить классифик
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User Илья272 : 5 ноября 2023
1300 руб.
Лабораторная работа "Методы машинного обучения". Вариант №8
Работа зачтена. В архиве - отчет в формате word и текст программы на языке R
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User Daniil2001 : 2 ноября 2024
50 руб.
Лабораторная работа "Методы машинного обучения". Вариант №8
Методы машинного обучения. Лабораторная работа 1,2,3,4. Python.
Лабораторная работа №1. "Метод k ближайших соседей" 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 и протестировать его на обеих выборках. В качестве отчёта требуется представить работающую программу и таблицу с результатами тестирования для каждого из 10 разби
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User LowCost : 8 января 2021
299 руб.
promo
Методы машинного обучения. Лабораторная работа. Вариант 04.
Вариант 4 Способ ввода входных данных: Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла Цены акций нефтяных компаний. 3 столбца – день наблюдения (диапазон 1-1000), цена за баррель нефти (1-200$, число дробное), стоимость акции (0.1-1000$). Зависимой переменной является стоимость акции, независимой – цена за баррель. Контрольное значение для прогноза 100. При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт,
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User Михаил18 : 26 сентября 2019
800 руб.
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18
Лабораторная работа Задание: 8. Y=X^2/(〖log〗_10 X). Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5. ------------------------------------------------------------------------------ 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются при помощи функции При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
500 руб.
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №18 promo
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17
Лабораторная работа Задание: 7. Y=1/X+〖log〗_5 X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75. ------------------------------------------------------------------------------ 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются при помощи функции При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
500 руб.
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №17 promo
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04
Лабораторная работа Задание: 4. Цены акций нефтяных компаний. 3 столбца – день наблюдения (диапазон 1-1000), цена за баррель нефти (1-200$, число дробное), стоимость акции (0.1-1000$). Зависимой переменной является стоимость акции, независимой – цена за баррель. Контрольное значение для прогноза 100. ------------------------------------------------------------------------------ 1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла 2) Данные задаются п
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 6 июля 2023
500 руб.
Лабораторная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант №04 promo

Другие работы

Сетевые базы данных-1. Циклы, функции, массивы. Лабораторная работа №3
Задание No 1 Используя вложенные циклы while, в скрипте z3-1.php отобразите на экране таблицу Пифагора 10×10 (т.е. таблицу умножения чисел от 1 до 10). При этом фон диагональных ячеек должен быть того цвета, который задается вне циклов. Ширина рамки таблицы равна 1, отступ содержимого ячеек от границы равен 5. No 2 Используя вложенные циклы for в скрипте z3-2.php отобразите на экране таблицу сложения чисел от 1 до 10. При этом цвет цифр в верхней строке и левом столбце должен быть задан через $c
СибГУТИ Программирование Работа Лабораторная
User wchg : 21 августа 2013
78 руб.
Задачи по физике
Задача 1. Как бы изменилась орбитальная скорость Луны и период ее обращения вокруг Земли, если бы масса Земли была в 4 раза меньше ее истинного значения? Радиус орбиты Луны считать неизменным. Задача 2. Два точечных заряда 30 нКл и –10 нКл находятся в воздухе на расстоянии 5 см друг от друга. Определить напряженность и потенциал поля, создаваемого этими зарядами, в точке, удаленной на 3 см от положительного заряда и на 8 см от отрицательного заряда. Задача 3. По двум бесконечно длинным параллель
Задачи СибГУТИ Физика и энергетика
User кисенка : 26 декабря 2012
500 руб.
Лабораторная работа №1,2,3 по дисциплине: Оптимизирующие компиляторы. Вариант №7
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1 «ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ РАБОТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ» Цели работы 1. Изучение методики измерения времени работы подпрограммы. 2. Изучение приемов повышения точности измерения времени работы подпрограммы. 3. Изучение способов измерения времени работы подпрограммы. 4. Измерение времени работы подпрограммы в прикладной программе. 5. ЗАДАНИЕ К ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ 1. Написать программу на языке C или C++, которая реализует выбранный алгоритм из задания. 2. Проверить правильность ра
СибГУТИ Оптимизирующие компиляторы Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 2 апреля 2020
1000 руб.
promo
Возврат таможенных пошлин, налогов и иных денежных средств
Содержание Введение Глава I. Таможенные пошлины: уплата и возврат излишне уплаченных 1.1 Исчисление, сроки и порядок уплаты Таможенных пошлин, налогов и иных денежных средств 1.2 Излишне уплаченные таможенные пошлины, налоги и их возврат Глава 2. Возврат таможенных пошлин, налогов и иных денежных средств 2.1 Правила возврата таможенных пошлин, налогов и иных денежных средств 2.2 Определение сумм излишне уплаченных таможенных пошлин, налогов и иных денежных средств 2.3 Оформление обращения на там
Правоведение Работа
User Elfa254 : 2 августа 2013
10 руб.
up Наверх