Системы искусственного интеллекта

С использованием готового набора данных обучите 3 модели классификации и сравните их точность работы.

Рекомендации по выполнению задания

Алгоритм выполнения:

1.   Выбрать набор данных, содержащий не менее 10 атрибутов, отмеченный как набор, для задачи классификации с репозитория https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php. Запрещено использовать выборку данных, представленную в электронном учебнике.

2.   Загрузить выбранный набор данных.

3.   Произвести исследовательский анализ данных:

●     получить объём исследуемых данных;

●     получить число атрибутов и их типы данных;

●     посмотреть распределение числа примеров классов;

●     выполнить преобразование категориальных атрибутов;

●     заполнить пропущенные значения в выборке.

4.   Разделить набор данных на обучающую и тестовую выборки и объяснить это разбиение.

5.   Обучить модели классификации на основе трёх алгоритмов машинного обучения (по выбору слушателя курса), отметить, почему были выбраны эти алгоритмы.

6.   Оценить эффективность моделей на тестовой выборке с помощью матрицы неточностей, критериев полноты Recall и точности Precision.

7.   Представить текстовое описание выполнения каждого этапа работы.

Отчет по работе формируется в двух форматах:

●     .ipynb;

.pdf (ipynb, сохраненный в формате .pdf).