Обработка и анализ данных. Вариант №5
Состав работы
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Контрольная работа
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Установить необходимые библиотеки.
2. Импортировать библиотеки.
3. Загрузить набор данных.
4. Изучить существующие функции и проделать агрегации
Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit Learn для решения задачи классификации
Цель работы:
научиться строить модели классификации.
Задачи:
1. Научиться строить классификаторы.
2. Научиться оценивать его качество.
3. Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.
4. Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).
Дополнительная информация
Оценка: Зачет
Дата оценки: 01.12.2021
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Дата оценки: 01.12.2021
Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
Лабораторные работы №№1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
Лабораторная работа №1
Введение в Python
Вариант 2
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль. Запись |пример| означает «взять по модулю», т.е. если значение получится отрицательным, необходимо сменить знак с минуса на плюс.
Для вычисления примеров вам понадобится библиотека math. Подключить ее можно, записав в ячейке кода: import math.
Задание 2
Разработать программу для
1200 руб.
Онлайн Тест по дисциплине: Обработка и анализ данных.
IT-STUDHELP
: 19 июля 2023
Вопрос №1
Наиболее высокой интерпретируемостью среди методов Data Mining обладает алгоритм (укажите несколько вариантов):
методы визуализации
нейронные сети
полиномиальные нейронные сети
деревья решений
Вопрос №2
Технология Web mining применяет технологию Data Mining для анализа (укажите несколько вариантов):
неструктурированной информации
структурированной информации
неоднородной информации
однородной информации
распределенной и значительной по объему информации
информации,
490 руб.
Онлайн Тест по дисциплине: Обработка и анализ данных.
IT-STUDHELP
: 3 апреля 2023
Вопрос №1
Для того чтобы принять или отвергнуть статистическую гипотезу необходимо выработать некоторый критерий, который называют ____________ проверяемой гипотезы.
критерием соответствия
критерием согласия
критерием принятия
достаточным критерием
Вопрос №2
К вторичным источникам данных не относится:
поиск в Internet
маркетинговые исследования
специальные издания и журналы
покупка готовых данных у специализирующихся компаний
Вопрос №3
С помощью какого метода нельзя решить за
490 руб.
Контрольная работа и Лабораторные работы №1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
Контрольная работа
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы:
получить навыки работы c библиотеками Pandas,
1750 руб.
Контрольная по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 2 августа 2026
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Листинг программ
Результат работы программы
Выводы
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель раб
1500 руб.
Контрольная работа Обработка и анализ данных. Вариант 04
hellofromalexey
: 11 марта 2026
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
250 руб.
Контрольная работа Обработка и анализ данных Вариант №02
romanovpavel
: 23 января 2025
Задание 1. Модели и оценка их эффективности
Цель: получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.
Задачи:
1. Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.
2. Восстановить пропущенные значения.
3. Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.
4. Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.
Задание 2. Исследовательский анализ данных
Цель работы: получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.
Задачи:
1. Уст
350 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант для всех
SibGUTI2
: 27 июля 2024
Контрольная работа включает 3 комплексных задания и посвящена анализу данных и построению моделей интеллектуальной обработки данных при помощи библиотек Python. Все 3 задания должны быть выполнены и представлены в одном отчете. Для каждого из трех заданий задан определенный набор данных, доступные для скачивания в архиве по ссылке:
задание 1 – train_new.csv
задание 2 – StudentsPerformance.csv
задание 3 – data.csv
Каждое комплексное задание содержит 4 простых задания. Выполнение каждого простого
300 руб.
Другие работы
Лабораторная работа №3 по дисциплине: "Информатика и программирование". 2-й семестр. 7-й вариант
saharok
: 21 ноября 2013
Тема: применение конструкций языка Паскаль.
Задание: вычислить площадь треугольника по трем сторонам (a, b, c). Ввод данных о сторонах представить в виде ввода информации с клавиатуры. При вводе неверной информации (величины меньше нуля, использование текстовой строки) вывести на экран информацию об ошибке. После вычисления величины площади треугольника, вывести ее на экран.
Рекомендации к выполнению:
Для построения программы можно придерживаться, например, следующей структуры:
program lab3;
var
69 руб.
Курсовая работа по дисциплине: Сети радиодоступа (часть 2). Вариант №10
IT-STUDHELP
: 5 мая 2021
Вариант № 10
Содержание:
Введение 3
1 Задание и исходные данные 4
2 Описание существующих систем радиодоступа 5
3 Описание и технические характеристики аппаратуры, реализующей технологию WiMAX 7
3.1 Принцип работы WiMAX 7
3.2 Базовая станция 7
3.3 Ретрансляционная станция 9
3.4 Абонентская станция 10
3.5 Система управления сетью 11
4 Структура сети WiMAX 12
5 Расчет зоны обслуживания 13
5.1 Зона обслуживания на линии БС-МС 13
5.2 Зона обслуживания на линии МС-БС 18
Заключение 20
Список использо
1000 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Информационный менеджмент"
antikeks
: 4 января 2014
Работа включает в себя разработку стратегии внедрения ИТ/ИС на предприятии.
Содержание
Введение 3
1. Общее описание организации 4
2. Анализ степени автоматизации системы управления организации. Поиск направления для автоматизации 6
Заключение 18
Список использованных источников и литературы 19
550 руб.
Агрегат АПРС-40-МУ - самоходная нефтепромысловая машина с однобарабанной лебедкой и двухсекционой телескопической вышкой с талевой системой
huligano1989
: 4 марта 2010
Агрегат предназначен для производства спускоподъемных операций при ремонте скважин, не оборудованных вышками или мачтами для производства тартальных работ, для чистки песчаных пробок желонкой и возбуждения скважин поршневанием (свабированием), кроме того, с его помощью промывочным агрегатом и ротором можно проводить промывку скважин и разбуривание песчаных пробок.
Агрегат АПРС-40-М(У) является самоходной нефтепромысловой машиной смонтированной на шасси трехосного автомобиля высокой проходимости