Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 02
-
Категории:
СибГУТИ, Объектно-ориентированный анализ и программирование, Работа Контрольная
-
Добавлен:
14.05.2022
-
Размер:
2 MB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
|
kr_task1.py
|
|
kr_task2.py
|
|
kr_task3.py
|
КР в.03.docx
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- 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: 14.05.2022
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Дата оценки: 14.05.2022
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
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
romanovpavel
: 23 января 2025
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
SibGUTI2
: 27 июля 2024
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
xtrail
: 15 августа 2024
*** Контрольная состоит из отчета (docx) и файлов программы, написанных на языке Python ***
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 программы
Результат р
xtrail
: 15 августа 2024
1400 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
Контрольная работа
Вариант №01
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 программы
*******************
Результат работы программы
---------------------
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
450 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
Контрольная работа
Вариант №23
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 библиотек
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
900 руб.
Контрольная и Лабораторная работа 1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 02
IT-STUDHELP
: 14 мая 2022
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, N
IT-STUDHELP
: 14 мая 2022
1800 руб.
Лабораторная работа №1. Введение в Python, Обработка и анализ данных Вариант №02
romanovpavel
: 23 января 2025
Лабораторная работа №1. Введение в Python
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 вычислен
romanovpavel
: 23 января 2025
350 руб.
Лабораторная работа №3. Работа с БД, Обработка и анализ данных, Вариант №02
romanovpavel
: 23 января 2025
Лабораторная работа №3. Работа с БД
Создать программу для работы с базой данных, при этом добавив обработку исключительных ситуаций. База данных должна содержать не менее 5 связанных таблиц. У программы должен быть графический интерфейс (возможность отображать таблицы с помощью библиотеки Pandas, редактировать таблицы с помощью интерактивных форм) [https://colab.research.google.com/notebooks/forms.ipynb]. По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика [htt
romanovpavel
: 23 января 2025
Другие работы
Курсовая работа по дисциплине: Электроника. Вариант №3.
ДО Сибгути
: 14 февраля 2016
1. Разработать электрическую схему аналогового устройства (Усилителя низкой частоты) на основе биполярных и полевых транзисторов.
2. Произвести расчет принципиальной схемы и разработать топологию устройства в виде гибридной интегральной микросхемы. Осуществить подбор пассивных компонентов.
3. Произвести правильный выбор типов и структур биполярных и полевых транзисторов.
Техническое задание (см. скриншот).
ДО Сибгути
: 14 февраля 2016
200 руб.
Гидравлика Пермская ГСХА Задача 62 Вариант 6
Z24
: 4 ноября 2025
Для автоматической перекачки воды из верхнего водоема в нижний установлена сифонная труба длиной l и диаметром d. Определить расход и вакуум в сечении а—а, если разность уровней верхнего и нижнего водоема H. Длина сифона до сечения а—а равна l1. Горизонтальный участок сифона расположен над уровнем воды верхнего водоема на высоте h. Коэффициент трения определить по зависимости квадратичной области турбулентного режима, приняв абсолютную шероховатость стенок Δ. Коэффициенты местных сопротивлений и
Z24
: 4 ноября 2025
200 руб.
Вредные и опасные производственные факторы
Elfa254
: 21 ноября 2013
На человека в процессе его трудовой деятельности могут воздействовать опасные (вызывающие травмы) и вредные (вызывающие заболевания) производственные факторы (ГОСТ 12.0.003-74), которые разделяются на четыре группы: физические, химические, биологические и психофизиологические.
К опасным физическим производственным факторам относятся движущиеся машины и механизмы; различные подъемно-транспортные устройства и перемещаемые грузы; незащищенные подвижные элементы производственного оборудования (приво
Elfa254
: 21 ноября 2013
5 руб.
Экономическая теория.Контрольная работа вариант№1(задачи)
1989nat
: 25 марта 2014
Спрос Qd = 100 – 11Р и предложение Qs =10+4Р
Необходимо:
1. Построить кривые спроса и предложения;
2. Определить равновесную цену и количество графическим и аналитическим методом;
3. Определить максимальную цену, по которой будет куплена первая единица изделия;
4. Описать последствия принятия государством решения о фиксации цены на 1 ед. выше равновесной (аналитическим и логическим способом);
5. Показать графически, что потеряют покупатели и производители при установлении государством налога с
1989nat
: 25 марта 2014
100 руб.
