Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант ОБЩИЙ.
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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).
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
Зачёт. 2022 г.
Похожие материалы
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 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.
Обработка и анализ данных. Контрольная работа. Вариант 03.
banderas0876
: 30 апреля 2023
ДАННУЮ РАБОТУ НУЖНО ПЕРЕДЕЛАТЬ ПОД СЕБЯ!!!
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 работ
300 руб.
Лабораторные работы №2-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант общий
xtrail
: 15 августа 2024
*** Лабораторные состоят из отчетов (docx) и файлов программы, написанных на языке Python ***
Лабораторная работа №2
Тема: Работа с файлами. Списки
Задание
Программа должна создавать файл *.xls, записать в него сгенерированный случайным образом массив чисел. Затем, с помощью реализованного алгоритма сортировки, одного из предложенных преподавателем, записать отсортированную последовательность чисел в ранее созданный файл *.xls.
Алгоритмы сортировки:
- Сортировка выбором
- Сортировка вставками
900 руб.
Обработка и анализ данных. Лабораторная работа 3. Работа с БД. Вариант ОБЩИЙ
aleshin
: 22 октября 2022
Задание
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).
По сохраненным данным в таблицах построить минимум 3 различных аналитических графика, с помощью библиотеки matplotlib.
451 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.
Другие работы
Проведение АВС анализа в среде MS EXCEL
Slolka
: 7 октября 2013
Для удобства расчетов необходимо отсортировать исходные данные по среднему запасу за квартал. Выделяем диапазон ячеек (В4:G53), заходим в меню Данные/Сортировка. В открывшемся окне выбираем по убыванию и нажимаем кнопку ОК.
Рис.2. Сортировка данных
Далее следует вычислить суммы среднего запаса за квартал по всем объектам, для этого необходимо установить курсор в ячейке В54 и в строке формул набрать следующую формулу «=СУММ (В4:В53)» и нажать клавишу enter.
Сумма среднего запаса за квартал = 1
10 руб.
Исследование цепей на постоянном токе
marchello
: 1 марта 2009
Отчет
Лабораторная Работа №1
по дисциплине
«Использование ЭВМ в исследовании элементов оборудования систем передачи»
Онлайн тест по дисциплине "Элементная база телекоммуникационных систем". Вариант общий.
teacher-sib
: 10 мая 2021
Вопрос №1
Какое требование предъявляется к ширине базы биполярного транзистора?
Она должна быть больше диффузионной длины электрона, но меньше длины волны электрона
Она должна быть больше диффузионной длины и длины волны электрона
Она должна быть меньше диффузионной длины и длины волны электрона
Она должна быть равна меньшему из значений диффузионной длины и длины волны электрона
Нет правильного ответа
Вопрос №2
Как определяется дифференциальное сопротивление коллекторного перехода биполяр
500 руб.
Пищевые добавки, разрешенные при производстве органических продуктов
Elfa254
: 4 сентября 2013
Е 170 Карбонат кальция
Е 270 Молочная кислота
Е 290 Диоксид углерода (углекислый газ)
Е 296 Яблочная кислота
Е 300 Аскорбиновая кислота (витамин С)
Е 306 Антиоксиданты, извлеченные из жиров и масел
Е 322 Лецитин
Е 330 Лимонная кислота
Е 333 Цитрат кальция (соль лимонной кислоты)
Е 334 Винная кислота (L (+).)
Е 335 Тартрат натрия (соль винной кислоты)
Е 336 Тартрат калия (соль винной кислоты)
Е 341 (i) Орто-фосфат калия Monocalciumphosphate
Е 400 Альгиновая кислота
Е 400 Альгинат на
10 руб.