import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
x = wine.data
y = wine.target
Обучить 2 любые модели, у лучшей нарисовать график feature importance.
| Гарантия на работу | 1 год |
| Средний балл | 4.52 |
| Стоимость | Назначаете сами |
| Эксперт | Выбираете сами |
| Уникальность работы | от 70% |