-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
LSED_Kolos_1.txt
29 lines (20 loc) · 1.32 KB
/
LSED_Kolos_1.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
I. WCZYTANIE DANYCH (3 pkt)
(1) Wczytaj dane dotyczące pogody [http://www.if.pw.edu.pl/~julas/LSED/file_pogoda.txt] (1 pkt)
(2) W ostatniej kolumnie (kolumna "percip") znajduje wartość opadu w mm - zamień ją na klasę: 1 dla wartości 0.0, 2 dla wartości powyżej. (1 pkt)
(3) Ostateczna ramka danych nie powinna zawierać wartości opadu a jedynie klasę. (1 pkt)
II. METODA LDA ORAZ OCENA KLASYFIKATORÓW (10 pkt)
(4) Wykonaj metodę LDA dla kolejno: dwóch pierwszych, trzech pierwszych etc kolumn ramki danych (2 pkt).
(5) Oceń skuteczność klasyfikatora poprzez powtórne podstawienie dla wszystkich powyżej wykonanych klasyfikatorów. (2 pkt)
(6) Oblicz wartości FPR oraz TPR dla każdego klasyfikatora i nanieś je na krzywą ROC. (3 pkt)
III. DRZEWA (5 pkt)
(7) Stwórz pełne drzewo klasyfikacyjne na bazie całej ramki danych (1 pkt)
(8) Wyznacz optymalną wartość parametru cp i przytnij drzewo (2 pkt)
(9) Narysuj przycięte drzewo (1 pkt)
(10) Oblicz skuteczność przyciętego drzewa (1 pkt)
IV. PODUSMOWANIE (2 pkt)
(11) Wyeksportuj rysunki (6) i (9) do plików PNG. (1 pkt)
(12) Podaj która metoda (LDA czy DRZEWO) dała lepsze rezultaty pod względem skuteczności. (1 pkt)
Mail z wynikami zadania powinien zawierać:
(1) kod źródłowy wszystkich operacji jako załącznik,
(2) rysunki wspomniane w pkt (11) jako załącznik,
(3) opis z pkt (12) w treści maila.