Лабораторная работа №1 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. «Метод k ближайших соседей». Вариант 05

Лабораторная работа No1
«Метод k ближайших соседей»

Вариант: 05

Задание на лабораторную работу 1:
Суть лабораторной работы заключается в написании классификатора на основе метода k ближайших соседей. Данные из файла необходимо разбить на две выборки, обучающую и тестовую, согласно общепринятым правилам разбиения. На основе этих данных необходимо обучить разработанный классификатор. На обучающей выборке следует подобрать необходимые параметры метода для лучшей точности, а на тестовой выборке один раз протестировать метод с найденными оптимальными значениями изменяемых параметров (количеством соседей k/ параметрами q и i/ шириной окна h).

В качестве отчёта требуется представить:
- Вариант работы.
- Работающая программа.
- Таблица с результатами тестирования на этапе подбора
параметров метода, в которой будет видна зависимость точности
предсказания от изменяемого параметра.
- Результат работы на тестовой выборке при найденных
оптимальных параметрах.
Разбиение выборки необходимо выполнять программно, случайным образом, при этом, не нарушая информативности обучающей выборки.
Разбивать рекомендуется по следующему правилу: делим выборку на 3 равных части, 2 части используем в качестве обучающей, одну в качестве тестовой. Кроме того, обучающая выборка должна быть сгенерирована таким образом, чтобы минимизировать разницу между количеством представленных в ней объектов разных классов, т.е.
abs(|{(xi, yi) ∈ X |yi = −1}| − |{(xi, yi) ∈ X
|yi = 1}|) → min.

Входные данные:
К заданию на лабораторную работу прилагаются файлы, в которых представлены наборы данных из ~10^4 объектов. Каждый объект описывается двумя признаками (fj(x) ∈ R) и соответствующим ему классом (y ∈ {0,1}).

Пример чтения данных:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',')

Варианты:
Выполнение лабораторной работы разбито на несколько пунктов, в каждом из которых есть несколько вариантов, выбор варианта опирается на Nc – последние 2 цифры в пароле.
Первый пункт отвечает за выбор типа классификатора. Вариант выбирается по формуле NВ = (Nc mod 3) + 1:
1. Метод k взвешенных ближайших соседей
2. Метод парзеновского окна с фиксированным h
3. Метод парзеновского окна с относительным размером окна
Для варианта 1 необходимо использовать весовую функцию wi по формуле Nw = (Ncmod 2) + 1. Параметр q подбирается методом скользящего контроля.
1. wi = qi, q ∈ (0,1)
2. wi = (k+1−i/k)q, q ∈ {2,3,4}
В случае 2-го и 3-го вариантов, необходимо использовать функцию ядра K(z) из списка по следующей формуле Nя = ((Nс ∗ 6 + 13) mod 8 mod 3) + 1:
1. Q –квартическое K(x) = (1 − r^2)^2 [r ≤ 1]
2. T – треугольное K(x) = (1 − r)[r ≤ 1]
3. П – прямоугольное K(x) = [r ≤ 1]
Кроме того, к лабораторной работе прилагаются 5 файлов с данными для классификации, файл выбирается по следующей формуле
Nф = ((Nc + 2)mod 5) + 1

Уважаемый студент дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Интеллектуальные технологии информационной безопасности
Вид работы: Лабораторная работа 1
Оценка: Зачет
Дата оценки: 27.06.2024
Рецензия: Уважаемый ...............................................,

Ракитский Антон Андреевич