Обработка и анализ данных. Вариант №5
Состав работы
|
|
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 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.
Онлайн Тест 3 по дисциплине: Обработка и анализ данных.
IT-STUDHELP
: 1 октября 2023
Вопрос №1
Являются ли метрики данными?
да, если приводят к отличному результату
нет
в вопросе не хватает информации
да, если все согласны
да, если они записаны
Вопрос №2
Что такое «витрина данных»?
витрина, где выставлены данные
единица измерения данных в хранилище
срез хранилища данных
промежуточный уровень хранилища
Вопрос №3
Алгоритм кластеризации последовательностей подходит для решения следующих задач (укажите несколько вариантов):
нахождение групп схожих элементов
п
800 руб.
Другие работы
МИ 2132-91 ГСИ. Система учета и контроля энергии на базе ИИСЭ и КТС Энергия автоматизированная. Измерительные каналы. Методика поверки
evelin
: 7 мая 2013
Настоящая рекомендация распространяется на автоматизированные системы учета, и контроля энергии (в дальнейшем АСУЭ), построенные с использованием средств перечисленных в табл. 1, и устанавливает порядок и содержание первичной (на месте применения), периодической, внеочередной, инспекционной и экспертной поверок измерительных каналов АСУЭ (ИК).
Первичную поверку ИК АСУЭ проводят по настоящей методике после установки и монтажа АСУЭ на объекте и проведения приемо-сдаточных испытаний.
4 руб.
Проектирование торсионной подвески прицепа для легкового автомобиля
Aronitue9
: 7 января 2012
Введение 4
1 Постановка задачи 6
1.1 Отечественная прицепная техника для легковых автомобилей 6
1.2 Характеристика прицепа для легковых автомобилей
производства ОАО «Спектрум» 11
1.3 Подвески, применяемые на прицепах для легковых
автомобилей 14
1.4 Описание конструкции подвески прицепа для легковых
автомобилей производства ОАО «Спектрум» 18
1.5 Предложения по изменению конструкции прицепа
«Сармат-8232» 21
2 Конструкторская часть 23
2.1 Исходные данные для разработки т
450 руб.
«Весьма яркий белого цвета свет»
evelin
: 16 ноября 2012
Открытие электричества ознаменовало новую эру в истории источников света. Развитие пошло по двум направлениям: одни основывались на свечении электрической дуги, другие – на термическом действии электрического тока. В этой статье речь пойдет о газоразрядных источниках света, к коим относятся дуговые лампы и лампы тлеющего разряда.
В 1802 году русский физик Василий Владимирович Петров (1761–1834), занявшись исследованиями в новой тогда области – электричестве, построил гигантскую гальваническую ба
15 руб.
Шпоры ГОСы ДО СибГУТИ 2018
mangysti4ek
: 23 мая 2018
Шпоры в урезанном виде и в полном на весь перечень вопросов.
Перечень вопросов междисциплинарного государственного экзамена
по направлению «Инфокоммуникационные технологии и системы связи»
По дисциплине "Системы коммутации"
(Ромашова Т.И.)
2017-18 учебный год
1. Обобщенная структура цифровой системы коммутации. Назначение и краткая характеристика основ-ных функциональных модулей. Особенности построения ЦСК. Достоинства и недостатки.
2. Общая структура MSAN. Состав и назначение оборудовани
500 руб.