ГУАП
КАФЕДРА № 41
ОТЧЕТ
ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
старший преподаватель |
|
|
|
В.В.Боженко |
должность, уч. степень, звание |
|
подпись, дата |
|
инициалы, фамилия |
ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №1 |
ПОЛНОСВЯЗНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ |
по курсу: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ |
|
|
РАБОТУ ВЫПОЛНИЛА
СТУДЕНТКА ГР. |
4117 |
|
|
|
А.В.Иванова |
|
|
|
подпись, дата |
|
инициалы, фамилия |
Санкт-Петербург 2024
Цель работы:
Обучить нейронную сеть для выполнения задачи регрессии и классификации.
Ссылка на colab:
https://colab.research.google.com/drive/1wiI2nUQGCT1WKZWHj_GZ3JGARvj9d8Dc?authuser=0#scrollTo=z-1qAAiZ3MoY
Часть 1. Задача регрессии.
Весь код первой части приведен в Приложении А.
Выбранные данные отражают успеваемость учащихся по математике в средней школе. Атрибуты данных включают оценки учащихся, демографические, социальные и школьные характеристики и были собраны с использованием школьных отчетов и анкет. Источник данных:
https://archive.ics.uci.edu/dataset/320/student+performance
В используемом наборе содержатся следующие поля:
1. sex – пол студента (двоичный код: «Ж» – женский или «М» – мужской)
2. age – возраст ученика (числовой: от 15 до 22)
3. address – тип домашнего адреса студента (двоичный: «У» – городской или «Р» – сельский)
4. famsize — размер семейства (двоичный: «LE3» — меньше или равно 3 или «GT3» — больше 3)
5. Pstatus – статус совместного проживания родителей (двоичный код: «Т» – проживание вместе или «А» – раздельно)
6. Medu – образование матери (числовое: 0 – нет, 1 – начальное образование (4 класс), 2 – с 5 по 9 классы, 3 – среднее образование или 4 – высшее образование)
7. Fedu – образование отца (числовое: 0 – нет, 1 – начальное образование (4 класс), 2 – с 5 по 9 классы, 3 – среднее образование или 4 – высшее образование)
8. Mjob - работа матери (номинал: «учитель», «связанный со здравоохранением», гражданские «службы» (например, административные или полицейские), «на дому» или «другое»)
9. Fjob - работа отца (номинал: «учитель», «здравоохранение», гражданские «службы» (например, административная или полицейская), «на дому» или «другое»)
10. reason – причина выбора университета (номиналы: близость к «дому», «репутация» школы, предпочтение «курса» или «другое»)
11. guardian – опекун ученика (номинальное: «мать», «отец» или «другое»)
12. traveltime – время в пути домой в школу (числовое: 1 – <15 мин., 2 – 15–30 мин., 3 – 30 мин. – 1 час или 4 – >1 часа)
13. Studytime – еженедельное время обучения (числовое: 1 – <2 часов, 2 – 2–5 часов, 3 – 5–10 часов или 4 – >10 часов)
14. failures — количество прошлых сбоев класса (числовое: n, если 1<=n<3, иначе 4)
15. schoolup – дополнительная образовательная поддержка (двоичный код: да или нет)
16. famsup – образовательная поддержка семьи (двоичный код: да или нет)
17. paid – дополнительные платные занятия по математике (бинарный: да или нет)
18. activities – внеклассные мероприятия (бинарный: да или нет)
19. nursery - посещал детский сад (двоичный код: да или нет)
20. higher – хочет получить высшее образование (бинарный код: да или нет)
21. internet - Доступ в Интернет дома (двоичный: да или нет)
22 romantic – с романтическими отношениями (бинарный: да или нет)
23. famrel – качество семейных отношений (числовое: от 1 – очень плохо до 5 – отлично)
24. freetime – свободное время после школы (числовое: от 1 – очень низкое до 5 – очень высокое)
25. goout – прогулки с друзьями (числовые: от 1 – очень низкая до 5 – очень высокая)
26. Dalc – употребление алкоголя в течение рабочего дня (числовое: от 1 – очень низкое до 5 – очень высокое)
27. Walc – употребление алкоголя в выходные дни (числовое: от 1 – очень низкое до 5 – очень высокое)
28. health - текущее состояние здоровья (числовое: от 1 - очень плохое до 5 - очень хорошее)
29. absences – количество пропусков в школе (числовое: от 0 до 93)
Целевым признаком является оценка по математике, которую получит ученик:
30. G1 – оценка за первый период (числовая: от 0 до 20)