Лаба. Лаб_04_Сравнение методов ML (регрессия). Лабораторная работа 4 Сравнение методов ml (Регрессия)

• Название: Лабораторная работа 4 Сравнение методов ml (Регрессия)
• Дата: 04.02.2021
• Размер: 30.99 Kb.
• Имя файла: Лаб_04_Сравнение методов ML (регрессия).docx
• Тип: Лабораторная работа; #173997

Бизнес-аналитика в среде Python

Лабораторная работа №4

Сравнение методов ML (Регрессия)

Выполните следующие задания (по окончании загрузите файл с кодом и результатами в Тимс):

1. 
   Вы работаете с файлом Immunotherapy.csv. Целевая переменная – Result_of_Treatment.
   

Описание столбцов:

Sex = Пол (1 – муж., 2 – жен.)

Age = Возраст (полных лет)

Time = Время воздействия (мин.)

Number_of_Warts = количество поражений на теле (шт.)

Type = тип заболевания

Area = Площадь поражения (мм²)

induration_diameter = диаметр пораженного участка (мм), берется максимальное значение.

Result_of_Treatment = результат иммунотерапии (1 = положительный, 0 = отрицательный).

2. 
   Выполните предобработку данных при необходимости.
   
3. 
   Выполните сравнение предсказаний целевой переменной по трем моделям: деревья решений, k ближайших соседей и Метод Опорных Векторов (SVM), последний в ходе самостоятельного изучения (https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html). Выполните подбор гиперпараметров для максимизации выбранной вами метрики (manhattan, mse, roc auc или др.).
   
4. 
   Выведите параметры лучшей модели для каждого типа.