Лабораторная работа 1 Баженов ИБ-С14-1-2. Изучение технологии работы аналитической платформы Deductor для методики линейной регрессии
![]()
|
Министерство образования и науки Российской Федерации РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра Информационных технологий и систем безопасности Отчет по лабораторной работе №1 По дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» Тема: «Изучение технологии работы аналитической платформы Deductor для методики линейной регрессии» Ст. гр. ИБ-С14-1-2 _____________ Баженов Н.С. Преподаватель кафедры ИТ и СБ ____________ д.т.н. профессор Фомин В.В. Санкт-Петербург 2018 Лабораторная работа №1 Изучение технологии работы аналитической платформы Deductor для методики линейной регрессии. Цель работы: Изучение основ организация работы с технологической платформой для создания законченных аналитических решений Deductor, с использованием метода аппроксимации линейной зависимости между входными и выходными переменными. Исходные данные: Зависимость стоимости квартиры (тыс. рублей) от её площади ( ![]() Таблица 1. Исходные данные.
Для начала работы необходимо сформировать текстовый файл в котором отобразить наши исходные данные, разделив значения знаком табуляции (ТАВ) Данные представлены на Рис. 1. ![]() Рис.1. Формирование текстового файла. ![]() Рис.2. Предварительный просмотр выбранного файла. ![]() Рис.3. Параметры импорта файла. ![]() Рис.4. Указание параметров столбцов. ![]() Рис.5. Запуск процесса импорта данных из текстового файла. ![]() Рис.6. Отображение исходных данных в виде таблицы. Построение регрессионной модели В результате работы данного компонента строится линейная регрессионная модель. Полученную в результате модель можно использовать для прогнозирования целевой переменной. ![]() Рис.7. Настройка назначений столбцов. ![]() Рис.8. Настройка назначений столбцов. ![]() Рис.9. Разбиение исходного набора данных на подмножества. ![]() Рис.10. Настройка ограничения диапазона выходных значений. ![]() Рис.11. Построение линейной модели. ![]() Рис.12. Коэффициенты регрессии. Для уравнения y=ax+b, y – стоимость, х –площадь, а –59,7321403, b – 0,3304651096. Таким образом, уравнение прямой приняло вид: y=59,7321403x+0,3304651096. ![]() Рис.13. Диаграмма рассеяния. Вывод: Зависимость, изученная в данной работе, является линейной. Все ее значения не выходят за пределы доверительного интервала. |