Привет, с возвращением. Набор данных: faculty.csv Цель Шаги Зависимости Прочитать CSV вывод: количество: 750 DataFrame: Разброс plt.scatter(df["Feature 1"],df["Feature 2"]) plt.show() f(x)=y Разделите объект и целевой класс. X=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] Функции Цель Разделить тренировку и тест 70% поезд, 30% тест X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y,..

Цель: – Предсказать, будет ли у человека диагностирован диабет или нет. Контекст — этот набор данных изначально взят из Kaggle. Целью набора данных является диагностическое прогнозирование наличия у пациента диабета на основе определенных диагностических измерений, включенных в набор данных. На выбор этих экземпляров из большей базы данных было наложено несколько ограничений. В частности, все пациенты здесь — женщины не моложе 21 года. Процедура:- Прежде всего, мы..