Лабораторная работа №1. Метод парзеновского окна с фиксированным h. Вариант №1

К заданию на лабораторную работу прилагаются файлы, в которых представлены наборы данных из 〖~10〗^4 объектов. Каждый объект описывается двумя признаками (f_j (x)∈R) и соответствующим ему классом (y∈{0,1}).

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 разбиений. Разбиение выборки необходимо выполнять программно, случайным образом, при этом, не нарушая информативности обучающей выборки. Разбивать рекомендуется по следующему правилу: делим выборку на 3 равных части, 2 части используем в качестве обучающей, одну в качестве тестовой. Кроме того, обучающая выборка должна быть сгенерирована таким образом, чтобы минимизировать разницу между количеством представленных в ней объектов разных классов, т.е. abs(|{〖(x〗_i,y_i)∈X^l│y_i=-1}|-|{〖(x〗_i,y_i)∈X^l |y_i=1}|)→min.

Функция ядра Q –квартическое K(x)=(1-r^2 )^2 [r≤1]
Файл с данными - 4.

Вид работы: Лабораторная работа 1
Оценка: Зачет
Дата оценки: октябрь 2019
В архиве файлы: программа (язык Python) и файл с данными (MS Excel)

Помогу с выполнением других работ и дисциплин.
E-mail: main.name.98@mail.ru