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

Онлайн-Тест по дисциплине: Математическая логика и теория алгоритмов. Помогу с вашим онлайн тестом
Контрольная работа по дисциплине 'Математическая логика и теория алгоритмов' - No попытки 1 Языки первого порядка Question 1 Правильных ответов из : 1 Универсум – множество людей. Предикаты: A(x)=истина тогда и только тогда, когда человек x – художник. B(x)=истина тогда и только тогда, когда человек x – бездельник. Выберите правильный перевод на язык логики предикатов. «Некоторые художники не бездельники». Выберите один или несколько правильных ответов: ∀x (A(x)&B(x)) ∀x (A(x)⊃B(x)) ∃x (A(
Математическая логика и теория алгоритмов ТУСУР Тесты
User IT-STUDHELP : 9 апреля 2022
400 руб.
Спасать ли краснощекого суслика в Кузнецкой степи?
Суслики являются важным компонентом степных экосистем, играют в них значительную средообразующую роль. Своей роющей деятельностью они изменяют микроландшафт, вносят существенный вклад в почвообразование и формирование мозаики растительности, их норы служат убежищем многим видам беспозвоночных и мелких позвоночных животных. Суслики - важное звено пищевой цепи: потребляя, в основном, растительную пищу, сами они являются объектами питания для многих хищных птиц и млекопитающих открытых ландшафтов.
Экология и защита окружающей среды Работа
User alfFRED : 3 сентября 2013
10 руб.
Колесо коническое m=4,5 z=21 -Детали машин
Колесо коническое m=4,5 z=21-Детали машин-Деталировка-Сборочный чертеж-Чертежи-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Графическая часть-Оборудование-Машины и механизмы-Агрегаты-Установки-Комплексы-Узлы-Детали-Курсовая работа-Дипломная работа
Чертежи Детали машин
User lelya.nakonechnyy.92@mail.ru : 28 апреля 2020
200 руб.
Колесо коническое m=4,5 z=21 -Детали машин
Презентация - Практические аспекты мониторинга и управления событиями информационной безопасности
Содержание: Современные проблемы информационной безопасности Принцип работы SIEM Фазы обработки сообщений Архитектура системы мониторинга Важность SIEM систем О компании ArcSight ArcSight ESM. Архитектура Уровень интеграции Модель ресурса и модель пользователя Глобальный режим наблюдения отклонений безопасности Принцип работы ArcSight Threat Response Manager Дополнительные пакеты ArcSight Основные этапы внедрения системы
Информационные технологии и системы Работа
User Lokard : 2 июля 2013
5 руб.
up Наверх