Сравнительный анализ алгоритмов классификации на реальных датасетах

Проект посвящён исследованию и сравнительному анализу различных алгоритмов классификации на реальных данных. В рамках проекта будет проведён первичный анализ нескольких популярных датасетов, включая Iris, с акцентом на изучение структуры данных и распределения классов. Особое внимание уделяется методам классификации, таким как Random Forest, логистическая регрессия, метод опорных векторов и k-ближайших соседей. Цель — определить эффективность каждого алгоритма на практике через метрики качества, включая точность, полноту и F1-меру. Практическая часть предусматривает реализацию и тестирование моделей с использованием библиотек Python, что позволит сделать выводы о предпочтительных методах для конкретных задач.

Идея

Идея проекта заключается в систематическом сравнении нескольких алгоритмов классификации на реальных данных для определения наиболее подходящих методов в зависимости от особенностей датасета и требований к точности модели.

Продукт

исследовательская работа с аналитическим отчетом и кодом реализации алгоритмов классификации; сравнительная таблица метрик; обучающий буклет по применению алгоритмов

Проблема

Отсутствие универсального алгоритма классификации, который бы одинаково хорошо работал на всех типах реальных данных, требует практического сравнения методов для выбора оптимального решения.

Актуальность

повышение качества анализа данных посредством выбора оптимальных алгоритмов классификации актуально для множества прикладных областей в условиях растущих объемов информации

Цель

Провести сравнительный анализ эффективности популярных алгоритмов классификации на реальных датасетах с целью выявления оптимальных методов для различных типов данных.

Задачи

1. Ознакомиться с теоретической базой выбранных алгоритмов классификации. 2. Провести первичный анализ структуры и распределения классов в реальных датасетах (например, Iris). 3. Реализовать и обучить модели на выбранных данных. 4. Оценить качество работы моделей с помощью стандартных метрик (точность, полнота, F1-мера). 5. Сравнить результаты и выявить преимущества и недостатки каждого алгоритма. 6. Подготовить рекомендации по выбору алгоритмов для практических задач.