Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
-
Категории:
СибГУТИ, Обработка и анализ данных, Работа Контрольная
-
Добавлен:
20.05.2023
-
Размер:
595 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
|
kr_1.py
|
|
kr_2.py
|
|
kr_3.py
|
KR_4.docx
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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 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).
=============================================
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 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
Проверил(а): Полетайкин Алексей Николаевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 20.05.2023г.
Помогу с вашим вариантом, другой дисциплиной, онлайн-тестом, либо сессией под ключ.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Оценка: Отлично
Дата оценки: 20.05.2023г.
Помогу с вашим вариантом, другой дисциплиной, онлайн-тестом, либо сессией под ключ.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
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 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
900 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
Контрольная работа
Вариант No23
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 библиоте
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
1700 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №23
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
Лабораторная работа No1
Введение в Python
Вариант 4
Задание 1
Напишите программу для решения примера (по вариантам).
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль.
b=(3+e^(y-1))/(1+x^2⋅|y-tg(z)| )
Задание 2
Разработать программу для вычисления выражения и вывода полученного результата. Соответствующие исходные данные ввести с клавиатуры.
b={█(&sin(x+y)+2⋅(x+y)^2,x-y>0@&sin(x-y)+(x-y)^3,x-y<0@&|x^2+√y|,y≠0,x=0@&0,y=0)
Исходные данные: x,y.
IT-STUDHELP
: 20 мая 2023
1200 руб.
Обработка и анализ данных. Вариант №5
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
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,
IT-STUDHELP
: 1 декабря 2021
900 руб.
Другие работы
Газосепаратор типа МНГ-Плакат-Картинка-Фотография-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа-Формат Microsoft PowerPoint
nakonechnyy.1992@list.ru
: 10 ноября 2017
Газосепаратор типа МНГ-Плакат-Картинка-Фотография-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа-Формат Microsoft PowerPoint
nakonechnyy.1992@list.ru
: 10 ноября 2017
277 руб.
Гидростатика и гидродинамика ТИУ Задача 2.3 Вариант 3
Z24
: 31 декабря 2026
Определить расход жидкости, пропускаемый самотечным напорным трубопроводом диаметром d и длиной l, если динамический коэффициент вязкости этой жидкости равен μ, ее плотность равна ρ, а разность отметок начальной и конечной точек трубопровода составляет Н = 2 м. Эквивалентная шероховатость стенок трубопровода Δэ = 0,15 мм.
Z24
: 31 декабря 2026
200 руб.
Зачетная работа по дисциплине: Системы радиочастотной идентификации. Билет №5
Учеба "Под ключ"
: 2 мая 2020
Билет №5
14. От чего зависит дальность действия смарт-карты?
- от скорости перемещения карты в поле действия считывателя
- от точности позиционирования
- от наличия микропроцессора
- от диапазона рабочих частот
16. Выключение поля, генерируемого считывателем, характерно для
- дуплексного режима
- полудуплексного режима
- режима последовательной передачи
20. Назовите три этапа АЦП.
21. Как определить частоту дискретизации?
22. Процедура взятия отдельных значений сигнала через равные промежут
Учеба "Под ключ"
: 2 мая 2020
350 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Билет: №22
Е2
: 18 февраля 2021
Билет: No22
Билет 22
Принцип работы линейного кодера.
Найти требуемый коэффициент усиления усилителя, если относительный уровень сигнала на входе канала Рвх=10дБ; канал содержит линию l=12 км, аттенюатор КПер=0,8; километрическое затухание в линии α=2дБ/км.
Найти оптимальную величину просвета при нормальной рефракции и при расстоянии между станциями R=50км; относительной координате наивысшей точки препятствия к=0,3; частоте передачи fПер=5ГГц.
Найти требуемую полосу пропускания радиоствола РР
Е2
: 18 февраля 2021
350 руб.
