{"id":171723,"date":"2013-03-05T18:53:04","date_gmt":"2013-03-05T14:53:04","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=171723"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=171723","title":{"rendered":"<span class=\"post_title\">\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Python \u0438 scikit<\/span>"},"content":{"rendered":"<div class=\"content html_format\"> \t\t\t\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043f\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441 Data Mining, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b <a href=\"http:\/\/www.gamechangers.ru\">GameChangers<\/a>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0436\u0435 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/www.kaggle.com\/\">Kaggle<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 <a href=\"http:\/\/www.kaggle.com\/c\/digit-recognizer\">Digit Recognizer<\/a>. <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h5>\u041a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h5>\n<p>  \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 csv-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2014 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440, \u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u2014 784 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0435). \u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0436\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<h5>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b<\/h5>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>Random Forest<\/li>\n<li>kNN-\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/li>\n<li>SVM \u0441 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c<\/li>\n<li>SVM \u0441 \u043a\u0443\u0431\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c<\/li>\n<li>Method Ensemble<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 Python \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/dev\/index.html\">scikit<\/a>, \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432\u044b \u0438 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u0440\u0438\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<p>  \u042f \u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0431 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u0440\u0435\u0444\u0435\u0440\u0430\u0442\u0430. <\/p>\n<h5>Random Forest<\/h5>\n<p>  <\/p>\n<h6>\u0418\u0434\u0435\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h6>\n<p>  Random Forest \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432. \u0421\u0430\u043c\u043e \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0442\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c RF \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 k \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439), \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0441\u0432\u0435\u0434\u044f \u0438\u0445 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442, \u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430. <\/p>\n<h6>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h6>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from numpy import savetxt, loadtxt #\u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438-\u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f csv-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #\u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u043d \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 from sklearn.externals import joblib #\u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445  #\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0434\u0430\u043c\u043f\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b dataset = loadtxt(open('train.csv', 'r'), dtype='f8', delimiter=',', skiprows=1) joblib.dump(dataset, 'training_set.pkl') dataset = joblib.load('training_set.pkl')  #\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 test = loadtxt(open('test.csv', 'r'), dtype='f8', delimiter=',', skiprows=1) joblib.dump(test, 'test_set.pkl') test = joblib.load('test_set.pkl')  # n_estimators - \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0432 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0435, n_jobs - \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044f\u0434\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 1000, n_jobs = 4)  #\u0432\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 target = [x[0] for x in dataset] #\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 train = [x[1:] for x in dataset]  forest.fit(train, target) #\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f  #\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 predict() \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 (\u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 numpy), \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 - \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 1x28000, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0432 csv-\u0444\u0430\u0439\u043b savetxt('answer.csv', forest.predict(test), delimiter=',', fmt='%d') <\/code><\/pre>\n<h6>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h6>\n<p>  \u041d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u044f\u0434\u0440\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 + \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e \u0447\u0430\u0441 \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u0434\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 Kaggle \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 96% \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. <br \/>  \u0412\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432: \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 n_estimators, 1000 \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442.<\/p>\n<h5>kNN \u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434<\/h5>\n<p>  <\/p>\n<h6>\u0418\u0434\u0435\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h6>\n<p>  \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435: \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0437\u0430\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f k \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u043a \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443. <br \/>  \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u2014 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 k. \u041f\u0440\u0438 k = 1 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0435\u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0448\u0443\u043c\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438 k, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c \u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u042f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 k \u0438 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c k=10<\/p>\n<h6>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h6>\n<p>  \u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043c\u043f\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Random Forest.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn import neighbors from sklearn.externals import joblib  #\u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 dataset = joblib.load('training_set.pkl') target = [x[0] for x in dataset] #\u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 train = [x[1:] for x in dataset]  #\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442-\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 10, weights='uniform') clf.fit(train, target) #\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c  #\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 test = joblib.load('test_set.pkl') savetxt('knn_answer.csv', clf.predict(test), delimiter=',', fmt='%d') <\/code><\/pre>\n<h6>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h6>\n<p>  kNN \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435 96% \u043f\u0440\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. <\/p>\n<h5>SVM<\/h5>\n<p>  SVM (Support Vector Machine) \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u0417\u0430\u0431\u0435\u0433\u0430\u044f \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434, \u0441\u043a\u0430\u0436\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 97,7%<\/p>\n<h6>\u0418\u0434\u0435\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h6>\n<p>  SVM \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435, \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 kNN, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u044f \u0438\u0437 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c n-1, \u0433\u0434\u0435 n \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430. <\/p>\n<h6>\u042f\u0434\u0440\u0430<\/h6>\n<p>  \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 SVM \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c. \u0412 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 scikit \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440: \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0440\u0430\u0434\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e. \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<p>  \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c = 0.9131<br \/>  \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c = 0.1265<br \/>  \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c\u043e\u043c = 0.9635<br \/>  \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043a\u0443\u0431\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c\u043e\u043c = 0.9595<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u044f \u043e\u0442\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u043b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043a\u0443\u0431\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u044f\u0434\u0440\u0430. \u041a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0430\u043b\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0435\u0433\u043e, \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h6>\u0420\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h6>\n<p>   <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.externals import joblib from numpy import savetxt from sklearn import svm  #\u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043c\u043f \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 dataset = joblib.load('training_set.pkl') target = [x[0] for x in dataset] train = [x[1:] for x in dataset]  #\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440. \u041f\u043e\u043b\u0435 kernel \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u044f\u0434\u0440\u043e, degree - \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0438\u043d\u043e\u043c\u0430. \u041f\u043e \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u0443, \u043a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 3. clf_poly2 = svm.SVC(kernel = &quot;poly&quot;, degree = 2) clf_poly2.fit(target, target) #\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438   test = joblib.load('test_set.pkl') #\u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 savetxt('svm_answer.csv', clf_poly2.predict(test), delimiter=',', fmt='%d') <\/code><\/pre>\n<h6>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h6>\n<p>  \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u0441 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c \u043e\u0431\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u0442 Random Forest, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f. <\/p>\n<h5>Method Ensemble<\/h5>\n<p>  \u041d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u0445 \u043d\u0430\u043c \u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e. <br \/>  \u041c\u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u0434\u0435\u0434\u043b\u0430\u0439\u043d \u044f \u043d\u0435 \u0443\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0441\u044f, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u2014 \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 RF, SVM \u0438 kNN, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c SVM, \u043a\u0430\u043a \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c\u0443. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c SVM, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c. <\/p>\n<h5>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h5>\n<p>  <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\">\u0412\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/dev\/modules\/generated\/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html\">\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 Random Forest<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/dev\/modules\/generated\/sklearn.svm.SVC.html\">\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 SVM \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/svm.html\">\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e SVM<\/a><br \/>  <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/dev\/modules\/generated\/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html\">\u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e kNN<\/a><\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0435. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0430\u043c\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432. \t\t\t \t\t\t<\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<\/p><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/171723\/\"> http:\/\/habrahabr.ru\/post\/171723\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"content html_format\"> \t\t\t\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043f\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441 Data Mining, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b <a href=\"http:\/\/www.gamechangers.ru\">GameChangers<\/a>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0436\u0435 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u0431\u043c\u0438\u0442 \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/www.kaggle.com\/\">Kaggle<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 <a href=\"http:\/\/www.kaggle.com\/c\/digit-recognizer\">Digit Recognizer<\/a>.   <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-171723","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/171723","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=171723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/171723\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=171723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=171723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=171723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}