Лабораторная «Задание 1. Постройте модель предсказания стоимости дома...»,
Информатика в Екатеринбурге

Задание 1. Постройте модель предсказания стоимости дома (median_house_value) по остальным его атрибутам: Описание датасета https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices а) Объясните, насколько подходит для решения задачи линейная модель. Если не подходит - как это можно исправить? б) Опишите преобразования признаков, которые вы проводили, в частности: Каким образом вы работаете с пропусками Обработка категориальных переменных в) Оцените модель используя любую метрику Задание 2. Постройте модель предсказания ядовитости или съедобности гриба (атрибут class) по остальным атрибутам (описание датасета - https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification Задание 3. Датасет содержит данные переписи населения США. Постройте модель, предсказывающую, имеет ли человек доход выше 50к. https://www.kaggle.com/uciml/adult-census-income Задание 4. Датасет Davis (https://www.kaggle.com/ravinduabey/davis-data-set) содержит данные о росте и весе 200 человек. Дополнительные переменные - repwt и repht - заявленные человеком рост и вес. a) Разделите датасет на 2 выборки (train, test) из 100 человек, с сохранением пропорции полов. б) Очистите выборки от выбросов - людей с нереалистичным ростом/весом в) Отобразите train-выборку на в виде точек на графике г) Постройте гистограммы: Роста и веса (в целом, только женщины, только мужчины) Величины (repwt - weight) (в целом, только женщины, только мужчины) Величины (repht - height) (в целом, только женщины, только мужчины) Системы искусственного интеллекта и машинное обучение: Выполнения работы в Google Colab Ссылки на сайт на возможные ответы 1-4 задания: https://www.kaggle.com/code/ilazarevsky/aiml-lab2-2020/notebook https://proglib.io/p/top-30-resursov-s-dannymi-dlya-mashinnogo-obucheniya-2022-03-31 https://proglib.io/p/kaggle-za-30-minut-razbiraemsya-s-sorevnovaniem-house-prices-2021-09-28 https://habr.com/ru/companies/otus/articles/757712/