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. 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
Учеба "Под ключ"
: 9 марта 2026
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
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.
Другие работы
Оценка финансового состояния коммерческого банка на основе анализа его сравнительного аналитического баланса
Aronitue9
: 4 ноября 2012
Глава 1. Создание единой системы оценки финансового состояния коммерческого банка
1.1 Недостатки российских методов оценки финансового состояния коммерческого банка
1.2 Зарубежный опыт оценки финансового состояния коммерческого банка - рейтинговая система «CAMEL»
1.3 Сравнительный аналитический баланс – базовая информационная модель финансового состояния коммерческого банка
Глава 2. Анализ финансовой отчетности ОАО «Банк Москвы» на основе финансовых коэффициентов
Заключение
Список литературы
При
Aronitue9
: 4 ноября 2012
10 руб.
Гидравлика гидравлические машины и гидроприводы Задача 25 Вариант 7
Z24
: 18 ноября 2025
В установке гидравлического пресса насос Н засасывает рабочую жидкость – масло Ж, температура которого 55 ºС, из бака Б и через трехпозиционный распределитель Р нагнетает ее в пресс. При прессовании по трубопроводу 2 жидкость подается в правую сторону мультипликатора М. При возвращении подвижного инструмента пресса в исходное верхнее положение жидкость подается по трубопроводу 3 в рабочий гидроцилиндр Ц. При движении поршня гидроцилиндра вверх через трубопровод 5 мультипликатор М заправляется. О
Z24
: 18 ноября 2025
350 руб.
Контрольная работа по дисциплине «Дискретная математика». Вариант № 8
merkuchev
: 10 марта 2013
Контрольная работа
по дисциплине
«Дискретная математика»
Вариант № 81. Задано универсальное множество U и множества A, B, C, D. Найти результаты действий и каждое действие проиллюстрировать с помощью диаграммы Эйлера-Венна.
U= {a, b, c, d, e, f, g}
A= {a, b, c, d}
B= {c, d, e, f, g}
C= {d, e, f}
D= {f, g}
a) (U\A)\B
b) C
c) B
d) ( )
e)
merkuchev
: 10 марта 2013
200 руб.
Проект крана полукозлового грузоподъемностью m=3200 кг
OstVER
: 28 октября 2013
Грузоподъемность m=3200 кг, скорость подъема V=0.2 м/с, высота подъема H=12м,пролёт 8м, режим нагружения L2, группа классификации механизма M4, число зубьев шестерни Z=16.
1. РАСЧЕТ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ….3
1.1. ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ВКЛЮЧЕНИЯ ….3
1.2. ГРУЗОПОДЪЕМНАЯ СИЛА ….4
1.3. МОЩНОСТЬ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ….4
1.4.ВЫБОР ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ….4
1.5. УГЛОВАЯ СКОРОСТЬ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ….4
2. РАСЧЕТ КАНАТНО-БЛОЧНОЙ СИСТЕМЫ ….5
2.1. МИНИМАЛЬНЫЙ ДИАМЕТР БАРАБАНА
OstVER
: 28 октября 2013
65 руб.
