МФТИ и Яндекс Учебник: Практическое задание по машинному обучению [решение] в рамка курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»

Совместный курс МФТИ и Яндекс Учебника – Введение в ИИ

«Быстрый старт в искусственный интеллект»

Практическое задание по машинному обучению

ШАГ №1. ЗАГРУЗКА ДАННЫХ И РАЗБИЕНИЕ ВЫБОРКИ

Задание: с помощью блоков напечатать, get_data_head, load_data и get_train_data выведите первые пять строк входных и выходных данных из набора для обучения.

Ниже с помощью блоков напечатать, get_data_head, load_data и get_test_data выведите первые пять строк входных и выходных данных из набора для тестирования.

ШАГ №2. НОРМИРОВКА ПРИЗНАКОВ

Задание: в начале программы уже заданы переменные train_data и test_data с результатами предыдущих шагов.

С помощью блоков напечатать, get_data_head, get_transformed_train_data и get_transformed_test_data выведите первые пять строк нормированных данных из каждого набора.

ШАГ №3. ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ

Задание: В начале программы уже заданы переменные train_data и transformed_train_data с результатами предыдущих шагов.

С помощью блоков напечатать, train_model и predict выведите прогноз модели.

ШАГ №4. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПОЛУЧЕННОЙ МОДЕЛИ

Задание: в начале программы уже заданы переменные test_data, transformed_test_data и model с результатами предыдущих шагов.

С помощью блоков напечатать и check_score выведите значение ROC AUC.

ШАГ №5. ПРОГНОЗ НА СВОИХ ДАННЫХ

Задание: В начале программы уже задана переменная model с обученной моделью с предыдущих шагов.

С помощью блоков напечатать, read_data и predict и выведите предсказание для ваших данных.

P.s.: Любой ответ на эту задачу засчитывается как неверный, чтобы дать вам возможность запускать её неограниченное число раз.

1-й набора данных (Ввод): 30 2 42 – 3

Предсказанный результат (Вывод): no

2-ой набор данных (Ввод): 1 20 18 -3

Предсказанный результат (Вывод): yes

и так далее)))

"Зачтено" по курсу ставится при условии выполнения Шага №4 (Оценка качества полученной модели).