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 [1470×528, 227 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_1.png [1070×528, 192 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_2.png [1297×528, 223 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_3.png [980×528, 182 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_4.png [819×528, 172 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_5.png [1238×528, 215 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_6.png [1516×528, 244 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_7.png [1730×528, 253 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_8.png [1946×528, 261 KB] material.view.thumbnail_available
material.view.file_icon ha_9.png [950×528, 178 KB] material.view.thumbnail_available
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]

Дополнительная информация

material.view.file_icon ha_0.png
ha_0.png
material.view.file_icon ha_1.png
ha_1.png
material.view.file_icon ha_2.png
ha_2.png
material.view.file_icon ha_3.png
ha_3.png
material.view.file_icon ha_4.png
ha_4.png
material.view.file_icon ha_5.png
ha_5.png
material.view.file_icon ha_6.png
ha_6.png
material.view.file_icon ha_7.png
ha_7.png
material.view.file_icon ha_8.png
ha_8.png
material.view.file_icon ha_9.png
ha_9.png

Необходимые программы

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

Гидравлика УрИ ГПС МЧС Задание 1 Вариант 61
Ответить на теоретические вопросы: Основные физические свойства жидкостей. Их размерности в системе СИ. В чем отличие жидкостей от твердых тел и газов. Задача 1. В вертикальном стальном резервуаре, заполненном наполовину, хранится нефть (рис. 1). Плотность нефти, при начальной температуре, равна 855 кг/м³. Определить массу хранящейся нефти и колебания ее уровня в резервуаре, если температура в течение года принимает значения от t1 ºС (зима) до t2 ºС (лето). Коэффициент температурного рас
Задачи Гидравлика
User Z24 : 16 марта 2026
110 руб.
Гидравлика УрИ ГПС МЧС Задание 1 Вариант 61
Техническая термодинамика и теплотехника УГНТУ Задача 9 Вариант 05
Пар — фреон — 12 при температуре t1 поступает в компрессор, где адиабатно сжимается до давления, при котором его температура становится равной t2, а степень сухости пара x2=1. Из компрессора фреон поступает в конденсатор, где при постоянном давлении обращается в жидкость при температуре кипения, после чего адиабатно расширяется в дросселе до температуры t4=t1. Холодопроизводительность установки Q. Определить: — холодильный коэффициент установки; — массовый расход фреона; — теоретичес
Задачи Теплотехника
User Z24 : 20 декабря 2025
180 руб.
Техническая термодинамика и теплотехника УГНТУ Задача 9 Вариант 05
Контрольная работа по дисциплине Управление качеством
Задание 1. Задача №8. По представленным исходным данным: 1) построить контрольную карту; 2) обосновать выбор типа контрольной карты; 3) проанализировать построенную контрольную карту (все расчеты и выводы обосновать). Таблица 1 – Данные для контрольной карты “Качество межстанционной связи по ГТС” Год Номер выборки Объем выборки (переменный) Количество отклонений от нормы Доля отклонений от нормы в каждой выборке, % 1998 1 1435 15 1,05 2 240 7 2,92 3 360 10 2,78 4 115 5 4,35 5 100 2 2,00
Основы теории управления СибГУТИ Работа Контрольная
User vov70 : 10 сентября 2012
300 руб.
Пакетная телефония. Лабораторные работы №№1,2,3,4. Вариант №2
Лабораторная работа №1 «Моделирование предоставления услуг IP-телефонии в NGN» Цель: получить теоретические и практические знания о технологиях IP-телефонии. Изучить обмен сигнальными сообщениями в технологиях H.323, SIP и MGCP. Ход работы: 1 Изучить теоретический раздел; 2 Выполнить раздел допуск, ответив на теоретические вопросы, посвященные знанию технологий IP-телефонии; 3 Выполнить практические задачи для установления и разрушения соединения. Лабораторная работы №2 «Протоколы информаци
******* Не известно Пакетная телефония Работа Лабораторная
User Vokut : 4 января 2017
350 руб.
up Наверх