Проєкт перекладено автоматично. Увійдіть або зареєструйтесь, щоб побачити оригінал Ми будемо використовувати набір даних Wine, де потрібно передбачити сорт винограду, з якого виготовлено вино, за допомогою результатів хімічних аналізів.Виконайте наступні кроки: 1 .Завантажити шаблон Wine за допомогою методу з бібліотеки sklearn 2 .Витяг з цих знаків і класу.Детальніше про сутність ознак можна прочитати з опису датсету 3 .Оцінка якості повинна проводитися методом крос-валізації по 5 блоках (5-fold).Створіть генератор розбиття, який перемішає зразку перед утворенням блоків (shuffle = True).Для відновлюваності результату, створюйте генератор KFold з фіксованим параметром random_state=42.В якості міри якості використовуйте відсоток правильних відповідей (accuracy).ЧетвертийЗнайдіть точність класифікації на крос-валидації для методу k найближчих сусідів (sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier), при k від 1 до 50.З якою К отримала оптимальну якість?Чому це рівно (число в діапазоні від 0 до 1)?5 .Використовуйте функцію sklearn.preprocessing.StandartScaler. Знову знайдіть оптимальний к на кросвалідації.6 .Яка значення k отримала оптимальний після приведення знаків до одного масштабу?Як змінюється значення якості?7 .Повторюйте кроки з 4 до 5 для методу дерева рішень, де замість k змінюйте параметр глибини дерева з 1 до 20.Як змінюється точність при збільшенні глибини дерева.8 ІДля цього ж набору даних використовуйте лінійні методи, зокрема з персептрону sklearn.linear_model.Perceptron. Для цього методу спробуйте змінити параметр альфа.Як змінюється точність.9 .Використовуйте цей алгоритм для масштабуваних знаків.Як змінюється точністьТакож спробуйте змінити параметр альфа.ДесятьВизначте, який з алгоритмів найбільш підходить для цього набору даних.

Ставки 1

Дмитро Кіт

Переможець

25 0

Проєкти 25
Оцінка -
Рейтинг 1 138

Бюджет: 450 UAH Термін: 1 день

Добрий день, Рустем Я маю великий досвід роботи з sklearn, особливо з завданнями класифікації. Я можу описати все детально і з коментарями.

Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python

Сигнальний бот для трейдингу

Розробка ботів 69 ставок 31 липня

3000 UAH
Парсинг сайту, обхід захисту Akami

Парсинг даних 47 ставок 30 липня

Не вказано
Розробка ІІ-бота для прийому та обробки замовлень від ресторанів у Telegram з інтеграцією в 1С

79 ставок 29 липня

20 000 UAH
Потрібно на поточній версії бота виправити баг.

Розробка ботів 88 ставок 27 липня

Не вказано
Автоматизація для e-commerce

AI та машинне навчання 102 ставки 26 липня

6000 UAH

Rustam Davletov
Алмати (Алма-Ата), Казахстан

Проєктів 5
Оцінка -
Рейтинг 527

Rustam Davletov

Дмитро Кіт

Дмитро Кіт

Ставки поки відсутні

Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python

Сигнальний бот для трейдингу

Парсинг сайту, обхід захисту Akami

Розробка ІІ-бота для прийому та обробки замовлень від ресторанів у Telegram з інтеграцією в 1С

Потрібно на поточній версії бота виправити баг.

Автоматизація для e-commerce