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(randomstate=0) (нужно

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:

• Мы загружаем данные из CSV файлов с помощью .
• Затем мы выделяем признаки и целевую переменную из обучающего набора.
• Используем для нормализации признаков.
• Обучаем модель с фиксированным .
• После этого мы подготавливаем тестовые данные, нормализуем их и получаем предсказания.
• С помощью создаем матрицу ошибок, которая показывает, как предсказания модели соотносятся с истинными значениями.
• В конце мы выводим количество студентов мужского пола, которые были правильно классифицированы как мужчины.

Убедитесь, что у вас есть необходимые библиотеки (, ) и файлы данных в нужном формате.