Запрос: создай программый код постройте регрессионную модель машинного обучения, поменяв целевую переменную. Рассчитайте коэффициенты детерминации, регрессии, среднюю квадратичную ошибку, сравните их с оценками регрессии из второго примера. Поменяйте доли ра

Для начала создадим программный код для построения регрессионной модели машинного обучения: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error # Загрузка данных X = dataset.iloc[:, :-1] # Признаки y = dataset['новая_целевая_переменная'] # Новая целевая переменная # Разделение данных на тренировочный и тестовый набор X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # Обучение модели model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Прогноз на тестовом наборе y_pred = model.predict(X_test) # Рассчет метрик r2 = r2_score(y_test, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Коэффициент детерминации:", r2) print("Средняя квадратичная ошибка:", mse) ``` Здесь важно заменить `новая_целевая_переменная` на новую целевую переменную из ваших данных. Теперь сравним полученные оценки с оценками из второго примера, где использовалась другая целевая переменная. Для сравнения эффекта разделения данных на тренировочные и тестовые наборы, можно изменить параметр `test_size` при вызове `train_test_split`. Например, можно установить `test_size=0.2` или `test_size=0.4` и посмотреть, как это повлияет на оценки качества модели. Изменение долей распределения тестовых и тренировочных данных может повлиять на результаты оценки качества модели. Например, увеличение тестового набора данных может увеличить разнообразие примеров для оценки модели, что в конечном итоге может улучшить обобщающую способность модели. Однако, при слишком большом тестовом наборе данных может произойти переобучение. Поэтому важно тщательно подбирать оптимальное соотношение тренировочных и тестовых данных в зависимости от конкретной задачи.

. Получить ответ