Главная
Библиотека
Информационные технологии
На основе признаков 'Hair length' и 'Shoe size' из таблицы students.csv предскажите признак 'Sex'. Пронормируйте признаки...

На основе признаков 'Hair length' и 'Shoe size' из таблицы students.csv предскажите признак 'Sex'. Пронормируйте признаки 'Hair length' и 'Shoe size', используя StandardScaler. Запустите модель SGDClassifier(random_state=0) и получите предсказания для

«На основе признаков 'Hair length' и 'Shoe size' из таблицы students.csv предскажите признак 'Sex'. Пронормируйте признаки 'Hair length' и 'Shoe size', используя StandardScaler. Запустите модель SGDClassifier(random_state=0) и получите предсказания для»

1 октября 2025
Информационные технологии

Условие:

Будем по признакам 'Hair length','Shoe size' предсказывать признак 'Sex'. Загрузите эти признаки из таблицы students.csv

Пронормируйте признаки 'Hair length','Shoe size' используя StandardScaler

Запустите модель SGDClassifier(random_state=0) (нужно написать фразу random_state=0, чтобы у всех обучающихся был одинаковый ответ), и получите предсказания для студентов из тестовой выборки students_test.csv

С помощью команды pd.crosstab постройте матрицу ошибок (таблицу сопряженности) предсказанного и истинного пола студентов.

В отчет запишите количество студентов мужского пола, которые были детектированы как мужчины.

Решение:

Для выполнения вашей задачи, вам нужно будет выполнить несколько шагов. Давайте разберем их по порядку. 1. Загрузить данные из файлов `students.csv` и `students_test.csv`. 2. Нормализовать признаки Hair length и Shoe size с помощью `StandardScaler`. 3. Обучить модель `SGDClassifier` и сделать предсказания на тестовой выборке. 4. Построить матрицу ошибок с помощью `pd.crosstab`. 5. Записать количество студентов мужского пола, которые были детектированы как мужчины. Вот пример кода, который выполняет все эти шаги: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...