/
Timur11
/
vibe_coding_101-Timur11
Обзор
Документация
Войти
/
Timur11
/
vibe_coding_101-Timur11
Код
Запросы
0
Задачи
Вики
Пакеты
0
Релизы
0
CI/CD
Аналитика
Безопасность
master
scripts/variant_08.py
63 строки
2 KB
urfu_itis_tasks_alt
Initial commit
10 ноя 2025, 02:12
10 ноя 2025, 02:12
b346327
Код
Авторство
О чём код?
""" Анализ датасета Iris для машинного обучения. ЗАДАНИЕ: Загрузите датасет Iris, вычислите статистику по видам растений, постройте корреляционную матрицу и создайте scatter plots для визуализации. ТРЕБОВАНИЯ: - Загрузить датасет Iris из scikit-learn - Провести анализ статистики по 3 видам (setosa, versicolor, virginica) - Вычислить корреляционную матрицу признаков - Найти различия между видами - Создать scatter plots (sepal vs sepal, petal vs petal) - Сохранить результаты в iris_results.json """ import json from typing import Dict, Tuple import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt IRIS_NAMES = ["setosa", "versicolor", "virginica"] # TODO: Ваш код здесь def load_iris_dataset() : # TODO: Реализовать загрузку pass def analyze_species_statistics(df): # TODO: Вернуть mean, std, min, max для каждого признака и вида pass def calculate_correlation_matrix(df): # TODO: Вернуть correlation matrix и highest correlation pair pass def analyze_feature_differences(df): # TODO: Вернуть различия для каждого признака pass def create_visualization(df): # TODO: Создать scatter plots и сохранить в "iris_scatter_plots.png" pass def main(): # TODO: Собрать анализ pass if __name__ == "__main__": main()