|
|
Регистрация Восстановить пароль |
Регистрация | Задать вопрос |
Заплачу за решение |
Новые сообщения |
Сообщения за день |
Расширенный поиск |
Правила |
Всё прочитано |
|
Опции темы | Поиск в этой теме |
21.12.2022, 17:38 | #1 |
Пользователь
Регистрация: 28.09.2022
Сообщений: 19
|
Задача классификации
Задание 2. Задача классификации.
Вам предлагается датасет. Необходимо изучить описание данных, при его наличии. Необходимо разработать модель классификации для предсказания класса целевой переменной по вектору признаков. Порядок действий: 1. Загрузить данные. Если данные разбиты на файлы, необходимо объединить их в одну общую базу. 2. Осуществить предобработку данных. a. Удаление лишних неинформативных признаков b. Удаление (либо заполнение пропущенных значений). Обоснуйте ваш метод. c. Обработка категориальных данных, нормализация количественных признаков. d. Создание обучающей и тестовой выборки. 3. Разработайте модель методом KNN, подберите оптимальное значение k такое, чтобы точность модели была максимальная при отсутствующем переобучении. Выведите метрики полученной модели. Постройте графики зависимости точности классификатора от числа k. код можно написать в Google Colaboratory |
Опции темы | Поиск в этой теме |
Похожие темы | ||||
Тема | Автор | Раздел | Ответов | Последнее сообщение |
Алгоритм классификации текста | WorldMaster | Общие вопросы по программированию, компьютерный форум | 4 | 01.11.2019 17:06 |
Нейронная сеть для классификации текста | antoshkatrue | Python | 0 | 15.04.2017 16:35 |
Нейронная сеть для классификации текста | antoshkatrue | Фриланс | 1 | 10.04.2017 10:19 |
Какой метод коллективного распознавания использовать для классификации цифр/символов? | ChicoID | Общие вопросы по программированию, компьютерный форум | 1 | 08.10.2016 13:01 |
Описание классификации информации | Kseniya S | Помощь студентам | 0 | 18.06.2012 17:27 |