Интеллектуальные системы и технологии

Лабораторная 1 -

В рамках лабораторной работы вам будет необходимо:

- Запросить значения по сумме осадков (Precipitation Sum), максимальной, минимальной температур (Maximum Temperature, Minimum Temperature) и скорости ветра (Maximum Wind Speed (10 m)) на текущий день (Forecast days: 1) для Апатит с открытого [API](https://open-meteo.com/en/docs) при помощи библиотеки requests (requests.get) или другим способом. При этом нас интересуют значения переменных по дням (Daily Weather Variables).

 *Обращаю внимание что по ссылке к API, в разделе "API Response" можно выбрать язык Python и подсмотреть как должен выглядеть запрос для тех параметров что вы выставите там же выше.*

- Передать эти показания обученным моделям и получить классификацию по погоде на текущий день, тем самым узнав возможно какая погода будет сегодня. *Для предсказания с помощью модели можно воспользоваться ее методом .predict*

Лабораторная 2 -

В рамках лабораторной работы вам будет необходимо повторить обучение ряда(можно ограничится тремя моделями на свой выбор) моделей аналогично Логистической регрессии показанной выше, и в конце вывести название модели с наибольшей точностью.

Модели на выбор:

- Классификатор методом k-ближайших соседей

- Классификатор методом опорных векторов

- Наивный байесовский классификатор

- Перцептрон

- Дерево принятия решений

- Случайные леса или леса случайных решений

- Стохастический градиентный спуск

*Опционально можете поиграться с параметрами моделей для достижения лучшего результата.*

В самих файлах написано что нужно сделать.