Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3

Цена:
500 руб.

Состав работы

material.view.file_icon 25BACFFC-B7C3-4C01-B204-1ACCC2131B2F.rar [ 238 KB ]
material.view.file_icon ЛР3 в.03.docx [ 255 KB ]
material.view.file_icon ЛР3 в.03.ipynb [ 6 KB ]
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Word

Описание

Лабораторная работа No3
Вариант 3

Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода линейной регрессии к заданному набору данных.
Набор данных содержит в себе информацию о вариантах португальского вина "Винью Верде". Входные переменные представляют собой 13 столбцов со значениями, полученными на основе физико-химических тестов, а именно:
0 – цвет вина (“red” / ”white”)
1 - фиксированная кислотность
2 - летучая кислотность
3 - лимонная кислота
4 - остаточный сахар
5 - хлориды
6 - свободный диоксид серы
7 - общий диоксид серы
8 - плотность
9 - pH
10 - сульфаты
11 - спирт
Выходная переменная (на основе сенсорных данных):
12 - качество (оценка от 0 до 10, целое число)
Классы упорядочены и не сбалансированы (например, нормальных вин гораздо больше, чем отличных или плохих). В предоставленных данных есть пропуски и неточности. Задания выполняются согласно варианту. Чтобы определить номер варианта, воспользуйтесь следующей формулой:
Nварианта = (Nпо списку mod 4) + 1 = 4
Варианты заданий:
1) Использовать классическую модель LinearRegression
2) Использовать модель LASSO
3) Использовать модель LARS
4) Использовать модель ElasticNet
Задание: Данные необходимо рассматривать как три набора. Данные для красного вина, данные для белого, общие данные вне зависимости от цвета. Необходимо построить модель для каждого из наборов, обучить её и сравнить полученные при помощи модели результаты с известными. Для обучения использовать 70% выборки, для тестирования 30%. Разбивать необходимо случайным образом, а, следовательно, для корректности тестирования качества модели, эксперимент необходимо провести не менее 10 раз и вычислить среднее значение качества регрессии.

Дополнительная информация

Оценка: Зачет
Дата оценки: 04.04.2022

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

Похожие материалы

Контрольная и Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 3 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=6 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 6) (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,1
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1350 руб.
promo
Лабораторная работа 3 по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 9
Лабораторная работа No3 Вариант 9 Целью данной лабораторной работы является разработка программы, реализующей применение метода линейной регрессии к заданному набору данных. Набор данных содержит в себе информацию о вариантах португальского вина "Винью Верде". Входные переменные представляют собой 13 столбцов со значениями, полученными на основе физико-химических тестов, а именно: 0 – цвет вина (“red” / ”white”) 1 - фиксированная кислотность 2 - летучая кислотность 3 - лимонная кислота 4 - оста
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Лабораторная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
500 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант 3.
Вариант: Nв = 6; Nвф = 3; Nвд = 1 1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения Вариант выборки для метода ближайших соседей: (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,11,2), (14,8,2), (11,7,2)}: тестовый объект x’=(6,1) 2) Построить классификатор на основе алгоритма CART построения дерева принятия решений Вариант выборки для метода построения решающего дерева: (X,Y)={(1,8,1), (1,3,1), (3,5,1
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User ilyawest : 3 апреля 2020
800 руб.
Методы машинного обучения. Вариант 3.
«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.
«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.
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 3 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=6 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 6) (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,11
ДО СИБГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User holm4enko87 : 21 июля 2025
800 руб.
promo
Контрольная работа по дисциплине: Методы машинного обучения. Вариант 3
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 3 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=6 Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3 Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле: N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1 Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей: 6) (X,Y)={ (7,8,1), (6,7,1), (2,1,1), (2,4,1), (9,9,1), (8,4,1), (4,7,1), (11,13,2), (6,1
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 4 апреля 2022
1000 руб.
promo
Методы машинного обучения. Вариант №1
Контрольная работа по методам классификации Выбор варианта: N = 1 Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле: N_в=((N+13)mod11)+1=4. Обучающая последовательность и тестовый объект: 4) (X,Y)={(7,9,1), (2,5,1), (5,6,1), (8,6,1), (7,6,1), (7,9,2), (14,7,2), (14,2,2), (6,7,2), (10,3,2), (11,9,2), (9,1,2)}: тестовый объект x’=(12,12). Вариант весовой функции определяется по формуле: N_вф=((N+7)mod4)+1=3. Весовая функция: 3) — метод парзеновского окна фиксированной ши
СибГУТИ Методы машинного обучения. Работа Контрольная
User IT-STUDHELP : 24 ноября 2021
1000 руб.
promo

Другие работы

Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Операционные системы. Вариант №12, 24
Лабораторная работа №1 Знакомство с операционной системой LINUX Способы хранения информации. Команды управления данными Цель работы: получить базовые навыки по работе с операционной системой (ОС) Linux, ее командной оболочкой. Изучить понятия дерева каталогов, файла и типы файлов. Изучить основные команды по управлению и манипуляции данными. Порядок выполнения работы. 1. Если вы еще не установили операционную систему LINUX, установите. 2. Включить компьютер и войти в систему LINUX , если сис
СибГУТИ Работа Лабораторная Операционные системы LINUX
User IT-STUDHELP : 27 декабря 2022
1600 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Операционные системы. Вариант №12, 24 promo
Теоретическая механика ДВГУПС 2014 Задача С1 Рисунок 4 Номер условия 6
Однородная балка весом G, расположенная в вертикальной плоскости (табл. С1, рис. С1.0–С1.9), закреплена в точке А шарнирно, а в точке В прикреплена к вертикальному стержню с шарнирами на концах. На балку действуют: пара сил с моментом М = 20 кН·м, равномерно распределенная нагрузка с интенсивностью q и сила Fi , значение и точка приложения которой указаны в табл. C1. Расстояния между точками A, B, C, D, E, H, K, L равны a = 0,4 м. Определить реакции связей в точках А, В, вызываемые действующи
Задачи Теоретическая механика
User Z24 : 16 марта 2026
200 руб.
Теоретическая механика ДВГУПС 2014 Задача С1 Рисунок 4 Номер условия 6
Перевозка грузов на железнодорожном транспорте
СОДЕРЖАНИЕ 1.ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………..3 2. Виды перевозок...…………………………………………………4 3. Груз и все его характеристики…………………………………..4 3.1 Тара и упаковка грузов…………………………………………8 3.2. Маркировка грузов……………………………………………11 4. Характеристика вагонов………………………………………..13 5.Документальное оформление перевозок……………………….14 6. Технология доставки грузов……………………………………21 7. Список литературы……………………………………………...36 В настоящее время грузовое хозяйство является одним из ведущих на железнодорожном транспорте с
Организация и планирование производства Работа Курсовая
User develop : 19 декабря 2011
Лабораторная работа №1 По дисциплине: Информатика (часть 2) Обработка текстовых файлов
Создать файл. Заменить начальные буквы всех слов на прописные буквы и записать результирующий текст в новый файл.
ДО СИБГУТИ Информатика Работа Лабораторная
User denverico : 6 мая 2019
310 руб.
up Наверх