Контрольная работа Обработка и анализ данных Вариант №02

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).

Зачет