Практическая работа №7, "Классификация объектов", Нейросетевые технологии (НТ), Филиппов Ф.В.

Работа зачтена на отлично. Подробный отчет по проделанной работе. Множество комментариев к исходному коду. В архиве отчет Word и исходный код выполненного задания (открывать в RStudio)

Практическая работа №7

Загрузите набор данных из ресурса http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ Abalone. Набор abalone (морское ушко) включает 4177 векторов (первые 3133 используются для обучения, остальные 1044 для тестирования). Входной вектор включает 8 первых параметров приведенных в табл. 10

Выходной вектор должен быть построен на основе данных о возрасте морского ушка (параметр Rings). Для этого все векторы набора нужно разделить на три класса:

класс 1 – Rings = 1-8, класс 2 – Rings = 9 и 10, класс 3 – Rings > 10.

Задача состоит в том, чтобы построить и обучить нейронную сеть как можно наиболее точно классифицировать векторы из набора данных abalone, то есть определять возраст морского ушка по семи параметрам