Контрольная на Python

Выполнить контрольную, состоящую из трех заданий.

Можно либо доработать (повысить оригинальность, чтобы преподаватель не узнал ранее сданную) готовую работу, либо выполнить с нуля - если так проще.

Задание 1. Модели и оценка их эффективности

Цель – получить навыки работы c библиотеками Python для задач анализа данных.

Задачи:

1.    Загрузить в рабочую зону предоставленный набор данных.

2.    Восстановить пропущенные значения.

3.    Построить модель классификации и настроить её гиперпараметры.

4.    Отобрать информативные признаки и оценить влияние этого процесса на работу модели.

Задание 2. Исследовательский анализ данных

Цель работы:

получить навыки работы c библиотеками Pandas, Numpy.

Задачи:

1.    Установить необходимые библиотеки.

2.    Импортировать библиотеки.

3.    Загрузить набор данных.

4.    Изучить существующие функции и проделать агрегации

Задание 3. Построение системы ИИ с помощью инструментов Scikit‑Learn для решения задачи классификации

Цель работы:

научиться строить модели классификации.

Задачи:

1.    Научиться строить классификаторы.

2.    Научиться оценивать его качество.

3.    Изучить вклад используемых переменных в решения классификатора.

4.    Научиться визуализировать классификатор (дерево решений).