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 №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
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 №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

Другие работы

Теплотехника 21.03.01 КубГТУ Задача 3 Вариант 03
По стальному трубопроводу длиной 100 м, наружным диаметром d и толщиной стенки δ со скоростью ω движется метан с температурой tж1. Трубопровод покрыт изоляционным материалом с коэффициентом теплопроводности λиз = 0,07 Вт/(м·К). Температура окружающей среды (воздуха) – tж2. Коэффициент теплоотдачи от поверхности изоляции в окружающую среду – α2. Определить тепловой поток, проходящий через трубопровод, и диаметр изоляции, при котором температура её наружной поверхности tиз = 40ºС.
Задачи Теплотехника
User Z24 : 24 января 2026
200 руб.
Теплотехника 21.03.01 КубГТУ Задача 3 Вариант 03
Экзамен по дисциплине: Теория вероятностей и математическая статистика Билет №4
1. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условная вероятность. 2. На предприятии 3 телефона, вероятности занятости которых 0,6; 0,4; 0,5 соответственно. Какова вероятность, что хотя бы один свободен? 3. Найти ряд распределения и среднее значение числа выпадений «герба» при 3-х бросаниях монеты. 4. Плотность распределения случайного вектора имеет вид 5.Среднее число вызовов, поступающих на АТС в 1 мин, равно четырём. Найти вероятность того, что за 2 мин поступит: а) 6 вызовов; б) менее шес
СибГУТИ Математика вычислительная Работа Экзаменационная
User tindrum : 14 ноября 2011
50 руб.
Реконструкция автотранспортного предприятия РУДТП «Автомобильный парк №16» г. Кобрина с разработкой технологического процесса восстановления крышки распределительных шестерён двигателя ЗИЛ-130. Конструкторская часть: Тормозной стенд модели IW – 4
Содержание 1. Технико-экономическое обоснование исходных данных на проектирование 1.1 Прогнозирование грузооборота и пассажирооборота предприятия 1.2 Выбор подвижного состава 1.3 Характеристики выбранного подвижного состава 1.4 Причины реконструкции АТП 2. Технологический расчет АТП 2.1 Корректирование нормативов периодичности ТО и трудоемкости ТО, ТР 2.2 Расчёт производственной программы по техническому обслуживанию 2.3 Расчёт годового объёма работ по ТО и ТР и вспомогательных работ 2.4 Опреде
Диплом и связанное с ним Автомобили и технологическое обслуживание
User Рики-Тики-Та : 17 июля 2018
825 руб.
Инвестиционная деятельность предприятия РК
СОДЕРЖАНИЕ СОДЕРЖАНИЕ 4 ВВЕДЕНИЕ 4 1. ИНВЕСТИЦИИ, ИХ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ, КЛАССИФИКАЦИЯ И СТРУКТУР 7 1. 1 Инвестиции как экономическая категория и их роль в развитии макро- и микроэкономики 7 1.2 Классификация инвестиций и их структура 14 2. ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ 21 2.1 Инвестиционная политика предприятия в РК, ее сущность и роль 21 2.2 Планирование инвестиций на предприятии 23 2.3 Эффективное управление инвестициями предприятия 25 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34 CПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ
Финансы Работа
User evelin : 25 октября 2013
5 руб.
up Наверх