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»
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.
«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.
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 №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
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

Проектування та розрахунок деталей:корпус і вал клапана дросельного повітряного ДУ-1500
1 Аналітична частина......................................................................................................................... 8 1.1 Техніко-економічний аналіз початкових даних проекту............................................................. 8 1.1.1 Службове призначення виробу................................................................................................... 9 1.1.1.1 Службове призначення корпусу...............................................................
Диплом и связанное с ним Дипломные проекты
User Aronitue9 : 12 марта 2012
450 руб.
Проектування та розрахунок деталей:корпус і вал клапана дросельного повітряного ДУ-1500
Рекомендации к разработке системы автоматического управления аналоговым электроприводом для применения в коксохимическом производстве
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………………………3 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О КОКСОХИМИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ……………………5 1.1. Технология производства кокса ……………….......................................................5 1.2. Дозаторы угля, используемые в коксохимической промышленности…............15 2. ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПРИВОДА ДОЗАТОРА……………………………………………………………………..........................32 2.1. Выбор двигателя конвейера - дозатора…………………………………………..32 2.2 Выбор тиристорного преобразовател
Диплом и связанное с ним Дипломные проекты
User evelin : 28 апреля 2013
5 руб.
Экзамен по дисциплине: Экономико-математические методы и модели в отрасли связи. Билет №16
Билет №16 1. Характеристика систем массового обслуживания с отказами. Расчет основных показателей эффективности функционирования таких систем. 2. Принятие решений методами линейного программирования (на примере выбора оптимальной схемы передачи телеграмм). 3. Задача: Студенческое кооперативное ателье организует пошив костюмов четырех фасонов. Для этого ателье закупило 300 м. шерстяной ткани, в том числе 140 м. высококачественной. Расход ткани на один костюм и количество костюмов каждого фасона,
ДО СИБГУТИ Экономико-математические методы Работа Экзаменационная
User Елена22 : 4 мая 2016
300 руб.
promo
Гідрофобна обробка текстильних матеріалів
Показано, що покривна композиція, яка складається з акрилової дисперсії та лакрилу забезпечує підвищення гідрофобного ефекту. Також встановлено оптимальні технологічні параметри процесу покриття тканини гідрофобізуючою композицією, витрати препарату і температура процесу. Встановлено, що для досягнення високого водовідштовхувального ефекту необхідно проведення замочування в полімерній композиції визначеного складу і подальше висушування матеріалу. Дана дипломна робота складається з вступу, трьох
Диплом и связанное с ним Химия
User Aronitue9 : 28 августа 2012
20 руб.
up Наверх