Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант 02
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
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
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.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Общий вариант
Учеба "Под ключ"
: 9 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.
Ход работы
Загрузка набора данных
Проверка пропусков
Восстановление пропущенных значений
Разделение на
1500 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
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
---------------------
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
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
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
350 руб.
Другие работы
Курсовой проект по технологии машиностроения "Разработка технологии изготовления детали Втулка Разрезная"
creed
: 2 марта 2012
Задание
Оглавление
1.Подготобка к проектированию технологического процесса механической
обработки детали
1.1 Служебное назначение и конструкция детали.
1.2 Анализ технологичности конструкции детали.
1.3 Определение типа и организационной формы производства
1.4. Выбор метода получения заготовки
2. Проектирование технологического процесса механической обработки
2.1Выбор технологических баз и обоснование выбора технологического процесса
2.2 Расчет и назначения припусков на механическую обработку.
1292 руб.
Средства программного управления в телекоммуникациях. вариант №12
Максим112
: 16 июля 2019
Задача 1
Изобразить схему алгоритма приема информации о новых вызовах в СКПУ (программ ПСК1 и ПСК2). Привести пример обработки данных в процессе приема, используя исходные данные из таблицы 1. Запишите заявки в буфер предварительных заявок (БПЗ) и буфер заявок для обработки новых вызовов (БЗО).
Нумерация оконечных устройств начинается с правого нулевого разряда в нулевой группе (К=0).
Обозначения в таблице 1:
СОС1 - слово очередного сканирования один;
СОС2 - слово очередного сканирования два;
300 руб.
Особенности размещения посевов технических культур
Aronitue9
: 1 сентября 2012
Формирования АПК и особенности его территориальной организации зависят от совокупного действия естественно - и общественно-географических факторов.
Вместе с тем каждый фактор в частности влияет на формирование АПК в определенном направлении.
Наибольшее влияние на формирование АПК Украины имеют такие общественно- географические факторы: уровень хозяйственного освоения территории, научно- технический прогресс, потребности населения в продуктах питания, характер расселения и уровень обеспечения тру
20 руб.
«Технологический процесс изготовления детали «Кронштейн»
method_skaut
: 22 декабря 2008
Чертежи, маршрутные карты, пояснительная записка.
Курсовой проект по спецтехнологии
по теме:
«Технологический процесс изготовления детали «Кронштейн»