Контрольная работа по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
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
------------------------------------------------------------------------------
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
Листинг программы
Результат работы программы
------------------------------------------------------------------------------
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).
Листинг программы
Результат работы программы
=============================================
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
------------------------------------------------------------------------------
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
Листинг программы
Результат работы программы
------------------------------------------------------------------------------
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).
Листинг программы
Результат работы программы
=============================================
Дополнительная информация
Проверил(а): Данилова Любовь Филипповна
Оценка: Отлично
Дата оценки: 11.10.2023г.
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: 11.10.2023г.
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
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 №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 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
900 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
Контрольная работа
Вариант No01
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
--------------------
1100 руб.
Лабораторные работы 1-3 по дисциплине: Обработка и анализ данных. Вариант №01
IT-STUDHELP
: 11 октября 2023
Вариант No01
Лабораторная работа No1
Введение в Python
Вариант 1
Задание 1
Напишите программу для решения примера.
Предусмотрите проверку деления на ноль. Все необходимые переменные пользователь вводит через консоль.
k=ln|(y-√(|x| ))⋅(x-y/(z+x^2/4))|
Листинг программы
Результат работы программы
------------------------------------------------------------------------------
Задание 2
Разработать программу для вычисления выражения и вывода полученного результата. Соответствующие исходные да
900 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,
900 руб.
Другие работы
Проектирование эл. части постанции мощностью 18 МВт 110-10 кВ
1000000
: 24 ноября 2024
Промышленный колледж энергетики и связи г. Владивосток Электрические станции, сети и системы 2021 г. В КП проектировалась электрическая часть подстанции. При выборе основного оборудования, учитывалась мощность, вырабатываемая электроэнергетической системой. Расчёт токов короткого замыкания производился в относительных приближённых единицах. Расчётные точки короткого замыкания брались с тем условием, чтобы аппараты и проводники попадали в наиболее тяжёлые условия работы. Выбор электрических аппар
500 руб.
Материальная ответственность участников безналичных расчетов за несвоевременность платежей
alfFRED
: 28 октября 2013
Претензии плательщиков и получателей средств друг к другу, связанные с осуществлением расчетных операций, рассматриваются ими без участия банка. В то же время в договоре между хозяйствующими субъектами может быть предусмотрена необходимость уплаты и соответственно размер пени за просрочку платежа. Однако банк начисляет и взыскивает пеню в оговоренных случаях только при условии, что ему предоставлено такое право договором на расчетно-кассовое обслуживание.
Ответственность банков за несвоевременно
10 руб.
Теплотехника Задача 19.16 Вариант 18
Z24
: 25 января 2026
Определить индикаторную Ni и эффективную Ne мощности (кВт) и производительность V, м³/c одноцилиндрового поршневого компрессора по следующим данным: диаметр цилиндра D, ход поршня S, частота вращения вала компрессора n, среднее индикаторное давление pi, механический КПД компрессора ηм=0,85, коэффициент подачи ηυ=0,75.
200 руб.
Техника микропроцессорных систем в коммутации
сибирячка
: 16 февраля 2011
Контрольная работа по ТМСК 6 семестр. 18 вариант
Задача 1
Для сети емкостью N номеров определить количество линий к серверу речевых сообщений и необходимый объем памяти для хранения речевых сообщений при следующих исходных данных: удельная абонентская нагрузка y (Эрл.); доля возникающей нагрузки, направляемой к серверу речевой почты – Кр (%); тип включения линий – полнодоступное.
Исходные данные к задаче 1.
N, тысяч номеров у, Эрл. Р, %
129 0.015 2.4
Задача 2.
Изобразить схему организации меж
200 руб.