Методы машинного обучения. Вариант №7

Задание на лабораторную работу
Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2:
 Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла
 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 полученной модели стоится прогнозное значение для заданного значения независимой переменной. Исходные данные и прогнозное значение отображаются на графике, который необходимо приложить к отчёту.
Отчёт по лабораторной работе включает в себя текст задания в соответствии с вариантом, исходный код полученного скрипта с поясняющими комментариями, вывод исходных данных в табличном виде, полученное значение прогноза для заданного в варианте значения независимой переменной, полный вывод работы скрипта и график. Степень полинома для построения модели студенту необходимо определить самостоятельно.
Для защиты лабораторной работы будут предложены контрольные вопросы, соответствующие теме и дополнительное контрольное значение, для которого нужно будет вычислить прогноз при помощи полученного скрипта.
Варианты задания:
Способ ввода данных 1):
1. Данные о машинах. Таблица состоит из 4х столбцов: год выпуска машины (диапазон 1930 – 2010), максимальная скорость машины (диапазон 60-200 км/ч), скорость разгона (за какое время скорость машины увеличивается на 1 км/ч, диапазон 0.01-1 с), мощность двигателя в лошадиных силах (диапазон 25-300). Генерировать данные необходимо приближенными к реальности. Зависимая переменная – время разгона машины до максимальной, независимая переменная – мощность двигателя. Контрольное значение для прогноза 145 л.с..
2. Данные об абитуриентах. Будем считать, что все абитуриенты уже много лет сдают 3 выпускных экзамена (математика, русский, физика) по 100 балльной системе. 4 столбца – год поступления (диапазон 1970-2010), средний балл по области по математике (диапазон 30-100), по русскому, по физике. Зависимая переменная – средняя сумма баллов, независимая переменная – средний балл по математике. Контрольное значение для прогноза 72.25.
3. Курс рубля. 3 столбца – день наблюдения (диапазон 1-1000), курс рубля к доллару (диапазон 1-100, числа дробные), курс рубля к евро (диапазон 1-100, числа дробные), дни наблюдения должны быть упорядочены. Зависимая переменная – стоимость бивалютной корзины, независимая переменная – день наблюдения. Контрольное значение для прогноза 1001.
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.
5. Зависимость роста детей от роста родителей. 3 столбца – рост отца (150-220 см), рост матери (150-220 см), средний рост всех взрослых детей пары (150-220 см), все числа дробные до 2х знаков после запятой. Зависимая переменная – средний рост детей, независимая переменная – средний рост родителей (рост отца+рост матери / 2). Контрольное значение для прогноза 185 см.
Способ ввода данных 2):
6. Y=sin^2X+log_2X. Диапазон X: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=9.35.
7. Y=1/X+log_5X. Диапазон Х: 0.1-10. Контрольное значение для прогноза X=6.75.
8. Y=X^2/log_10X . Диапазон Х: 2-10. Контрольное значение для прогноза Х=7.5.
9. Y=sin^22X×cos(1/X). Диапазон Х: 1-10. Контрольное значение для прогноза Х=11.
10. Y=X^(1/2)+tg(X). Диапазон X: 1-10. Контрольное значение для прогноза Х=5.5.

Оценка: Зачет
Дата оценки: 15.11.2021

Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru