Росдистант ТГУ. Системы искусственного интеллекта 2. Реализация алгоритма "случайный лес" методами библиотеки scikit-learn. Промежуточный тест 1

Вопрос 1

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного

путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в

порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без

округлений через символ.

Вопрос 2

С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится

построение дерева классификации с использованием стандартных

параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется

загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит

значения атрибутов (A1, A2, A3 A4, A5, A6) и метки классов (C).

Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с

использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать

максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с

помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ.

Вопрос 3

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов

списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1 Ответ

требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через

символ.

Вопрос 4

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов

списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1 Ответ

требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через

символ.

Вопрос 5

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного

путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в

порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без

округлений через символ.

Вопрос 6

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов

списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1 Ответ

требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через

символ.

Вопрос 7

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного

путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в

порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без

округлений через символ.

Вопрос 8

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов

списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1 Ответ

требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через

символ.

Вопрос 9

С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ

данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных

необходимо определить среднее значение параметра A5 для элементов

списка, полученных путем отбора данных по условиям А2 > 0 и A3 < 1 Ответ

требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через

символ.

Вопрос 10

С использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей

выборки данных из файла data.csv. Последний столбец в загруженных

данных отвечает за метку класса (столбец C), остальные столбцы отвечают

за атрибуты (столбцы A1 A2, A3). Загруженные данные используются для

построения дерева классификации. При этом применяется библиотека

Sklearn, а построение дерева осуществляется по алгоритму CART. Требуется

определить условие разбиения данных в корневом узле. Примеры записи

ответов: A3 <= -1.625 или A2 <= -6.359.

"Итого 20 вопросов"