Алгоритмы машинного обучения на Python, методы беггинг и бустинг

Описание работы

Предлагаемая курсовая работа охватывает тему реализации методов бустинга и бэггинга используемые в языке программирования Python. На данный момент эта тема очень актуальна, как показывает масса разных программных разработок.

Объектом данной курсовой работы являются знания о построении рассмотренных алгоритмов и анализ прикладного программного обеспечения для практического применения.

Предметом исследования является механизм реализации, классифицирующий модели с использованием языка Python.

Цель курсовой работы заключается в изучении методов бустинга и бэггинга, и реализация на языке программирования Python.

Оглавление работы

ВВЕДЕНИЕ. 2

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОСНОВНОГО ПОНЯТИЯ МЕТОДОВ XGBOOST И BAGGIN. МЕТОДЫ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ.. 3

1.1.    Алгоритм машинного обучения на Python методом XGBoost 3

1.1.1.     Для чего используется метод XGBoost в Python. 3

1.1.2.     Основные виды алгоритмов метода XGBoost 5

1.1.2.1.      Адаптивный XGBoost 5

1.1.2.2.      Градиентный XGBoost 8

1.2.    Алгоритм машинного обучения на Python методом Baggin. 11

1.2.1.     Для чего используется метод Baggin в Python. 11

1.2.2.     Деревья регрессии. Baggin. 12

1.2.3.     Деревья классификации. Baggin. 20

1.3.    Отличия между Baggin и XGBoost 20

ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА XGBOOST ПРИ ПОМОЩИ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON.. 21

2.1.    Установка XGBoost для использования совместно с Python. 21

2.1.1.     Загрузка и подготовка данных. Получение результата в виде графиков. 22

2.2.    Работа с методом Бэггинг в Python. 29

2.2.1.     Постановка задачи. 29

2.2.2.     Сравнительный анализ в проведенном примере. 33

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 36

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.. 37

ПРИЛОЖЕНИЕ А: Листинг обработки и тестирования XGBoost 39

ПРИЛОЖЕНИЕ Б: Листинг программного кода использование метода бэггинг. 40

ПРИЛОЖЕНИЕ В: Листинг программного кода тестирования двух методов. 43

Литературные источники

1.                Лутц М. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с.

2.                Златопольский Д.М. Основы программирования на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 284 с.

3.                Лутц М. Программирование на Python, том I, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.

4.                Лутц М. Программирование на Python, том II, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.

5.                Гэддис Т. Начинаем программировать на Python. – 4-е изд.: Пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 768 с.

6.                Лучано Рамальо Python. К вершинам мастерства. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 768 с.

7.                Свейгарт, Эл. Автоматизация рутиных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих. Пер. с англ. — М.: Вильямc, 2016. – 592 с.

8.                Рейтц К., Шлюссер Т. Автостопом по Python. – СПб.: Питер, 2017. – 336 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O’Reilly»).

9.                Любанович Билл Простой Python. Современный стиль программирования. – СПб.: Питер, 2016. – 480 с.: – (Серия «Бестсепперы O’Reilly»).

10.           Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: Издательство Юрайт, 2019. – 161 с. – (Бакалавр. Прикладной курс). – ISBN 978-5-534-10971-9. – Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/437489 (дата обращения: 13.02.2020).

11.           Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. – 146 c. – ISBN 978-5-9275-2649-9. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop.ru/87461.html (дата обращения: 13.02.2020). – Режим доступа: для авторизир. пользователей

12.           Шелудько, В. М. Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. – 107 c. – ISBN 978-5-9275-2648-2. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop.ru/87530.html (дата обращения: 13.02.2020). – Режим доступа: для авторизир. пользователей

13.           Доусон М. Программируем на Python. – СПб.: Питер, 2014. – 416 с.

14.           Прохоренок Н.А. Python 3 и PyQt. Разработка приложений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 704 с.

15.           Пилгрим Марк. Погружение в Python 3 (Dive into Python 3 на русском)

16.           Прохоренок Н.А. Самое необходимое. — СПб.: БХВ-Петербург, 2011. — 416 с.