{"id":206306,"date":"2013-12-17T07:37:02","date_gmt":"2013-12-17T03:37:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=206306"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=206306","title":{"rendered":"<span class=\"post_title\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python<\/span>"},"content":{"rendered":"<div class=\"content html_format\">\n<h4>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>  \u0414\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0443\u0432\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438.<br \/>  \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445, \u043c\u043d\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/204500\/\">\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430<\/a>) \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/205360\/\">\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e \u043f\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u0445<\/a>). \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043a\u043e\u0441\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F\">\u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/a>. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438<\/a>.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"http:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Energy+efficiency\">Energy efficiency<\/a> \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=UCI\">UCI<\/a>. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 <a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/\">pandas<\/a> \u0438 <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">scikit-learn<\/a>.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h4>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/h4>\n<p>  \u0414\u0430\u043d <a href=\"http:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/machine-learning-databases\/00242\/ENB2012_data.xlsx\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f:  <\/p>\n<table>\n<tr>\n<th>\u041f\u043e\u043b\u0435<\/th>\n<th>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435<\/th>\n<th>\u0422\u0438\u043f<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X1<\/th>\n<td>\u041e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X2<\/th>\n<td>\u041f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X3<\/th>\n<td>\u041f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u0441\u0442\u0435\u043d\u044b<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X4<\/th>\n<td>\u041f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043b\u043a\u0430<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X5<\/th>\n<td>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X6<\/th>\n<td>\u041e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/td>\n<td>INT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X7<\/th>\n<td>\u041f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043e\u0441\u0442\u0435\u043a\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X8<\/th>\n<td>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043e\u0441\u0442\u0435\u043a\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/td>\n<td>INT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>y1<\/th>\n<td>\u041d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0435<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>y2<\/th>\n<td>\u041d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438<\/td>\n<td>FLOAT<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>  \u0412 \u043d\u0435\u043c <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-52db1af23df4f71a0d29f2bf6716ac02_l3.svg\" alt=\"image\"\/> \u2014 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0430 <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-425e6aa6e555759309568aca19cef38e_l3.svg\" alt=\"image\"\/> \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from pandas import read_csv, DataFrame from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression from sklearn.svm import SVR from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.cross_validation import train_test_split  dataset = read_csv('EnergyEfficiency\/ENB2012_data.csv',';') dataset.head() <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<table>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>X1<\/th>\n<th>X2<\/th>\n<th>X3<\/th>\n<th>X4<\/th>\n<th>X5<\/th>\n<th>X6<\/th>\n<th>X7<\/th>\n<th>X8<\/th>\n<th>Y1<\/th>\n<th>Y2<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>0<\/th>\n<td> 0.98<\/td>\n<td> 514.5<\/td>\n<td> 294.0<\/td>\n<td> 110.25<\/td>\n<td> 7<\/td>\n<td> 2<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 15.55<\/td>\n<td> 21.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>1<\/th>\n<td> 0.98<\/td>\n<td> 514.5<\/td>\n<td> 294.0<\/td>\n<td> 110.25<\/td>\n<td> 7<\/td>\n<td> 3<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 15.55<\/td>\n<td> 21.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>2<\/th>\n<td> 0.98<\/td>\n<td> 514.5<\/td>\n<td> 294.0<\/td>\n<td> 110.25<\/td>\n<td> 7<\/td>\n<td> 4<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 15.55<\/td>\n<td> 21.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>3<\/th>\n<td> 0.98<\/td>\n<td> 514.5<\/td>\n<td> 294.0<\/td>\n<td> 110.25<\/td>\n<td> 7<\/td>\n<td> 5<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 15.55<\/td>\n<td> 21.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>4<\/th>\n<td> 0.90<\/td>\n<td> 563.5<\/td>\n<td> 318.5<\/td>\n<td> 122.50<\/td>\n<td> 7<\/td>\n<td> 2<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 0<\/td>\n<td> 20.84<\/td>\n<td> 28.28<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u043b\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b. \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/204500\/\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dataset.corr() <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<table>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>X1<\/th>\n<th>X2<\/th>\n<th>X3<\/th>\n<th>X4<\/th>\n<th>X5<\/th>\n<th>X6<\/th>\n<th>X7<\/th>\n<th>X8<\/th>\n<th>Y1<\/th>\n<th>Y2<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X1<\/th>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td>-9.919015e-01<\/td>\n<td>-2.037817e-01<\/td>\n<td>-8.688234e-01<\/td>\n<td> 8.277473e-01<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td> 1.283986e-17<\/td>\n<td> 1.764620e-17<\/td>\n<td> 0.622272<\/td>\n<td> 0.634339<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X2<\/th>\n<td>-9.919015e-01<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td> 1.955016e-01<\/td>\n<td> 8.807195e-01<\/td>\n<td>-8.581477e-01<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td> 1.318356e-16<\/td>\n<td>-3.558613e-16<\/td>\n<td>-0.658120<\/td>\n<td>-0.672999<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X3<\/th>\n<td>-2.037817e-01<\/td>\n<td> 1.955016e-01<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td>-2.923165e-01<\/td>\n<td> 2.809757e-01<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td>-7.969726e-19<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.455671<\/td>\n<td> 0.427117<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X4<\/th>\n<td>-8.688234e-01<\/td>\n<td> 8.807195e-01<\/td>\n<td>-2.923165e-01<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td>-9.725122e-01<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td>-1.381805e-16<\/td>\n<td>-1.079129e-16<\/td>\n<td>-0.861828<\/td>\n<td>-0.862547<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X5<\/th>\n<td> 8.277473e-01<\/td>\n<td>-8.581477e-01<\/td>\n<td> 2.809757e-01<\/td>\n<td>-9.725122e-01<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td> 1.861418e-18<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.889431<\/td>\n<td> 0.895785<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X6<\/th>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 1.000000<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td>-0.002587<\/td>\n<td> 0.014290<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X7<\/th>\n<td> 1.283986e-17<\/td>\n<td> 1.318356e-16<\/td>\n<td>-7.969726e-19<\/td>\n<td>-1.381805e-16<\/td>\n<td> 1.861418e-18<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td> 2.129642e-01<\/td>\n<td> 0.269841<\/td>\n<td> 0.207505<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>X8<\/th>\n<td> 1.764620e-17<\/td>\n<td>-3.558613e-16<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td>-1.079129e-16<\/td>\n<td> 0.000000e+00<\/td>\n<td> 0.000000<\/td>\n<td> 2.129642e-01<\/td>\n<td> 1.000000e+00<\/td>\n<td> 0.087368<\/td>\n<td> 0.050525<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Y1<\/th>\n<td> 6.222722e-01<\/td>\n<td>-6.581202e-01<\/td>\n<td> 4.556712e-01<\/td>\n<td>-8.618283e-01<\/td>\n<td> 8.894307e-01<\/td>\n<td>-0.002587<\/td>\n<td> 2.698410e-01<\/td>\n<td> 8.736759e-02<\/td>\n<td> 1.000000<\/td>\n<td> 0.975862<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>Y2<\/th>\n<td> 6.343391e-01<\/td>\n<td>-6.729989e-01<\/td>\n<td> 4.271170e-01<\/td>\n<td>-8.625466e-01<\/td>\n<td> 8.957852e-01<\/td>\n<td> 0.014290<\/td>\n<td> 2.075050e-01<\/td>\n<td> 5.052512e-02<\/td>\n<td> 0.975862<\/td>\n<td> 1.000000<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u044b (\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 95%):  <\/p>\n<ul>\n<li>y1 &#8212;&gt; y2<\/li>\n<li>x1 &#8212;&gt; x2<\/li>\n<li>x4 &#8212;&gt; x5<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0435, \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <i>Y1<\/i> \u0438 <i>Y2<\/i> \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0438\u0445, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043c.<br \/>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0441 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 <i><b>y1<\/b><\/i>,<i><b>y2<\/b><\/i> \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 <b><i>X2<\/i><\/b> \u0438 <b><i>X5<\/i><\/b>, \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0438 X1 \u0438 X4, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">dataset = dataset.drop(['X1','X4'], axis=1) dataset.head() <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044f <i><b>Y1<\/b><\/i> \u0438 <i><b>Y2<\/b><\/i> \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439. \u041d\u043e, \u0442. \u043a. \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u00ab\u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c\u00bb.<\/p>\n<h4>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>  \u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">trg = dataset[['Y1','Y2']] trn = dataset.drop(['Y1','Y2'], axis=1) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b:  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%CC%E5%F2%EE%E4_%ED%E0%E8%EC%E5%ED%FC%F8%E8%F5_%EA%E2%E0%E4%F0%E0%F2%EE%E2\">\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/Random_forest\">\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F\">\u041b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%CC%E5%F2%EE%E4_%EE%EF%EE%F0%ED%FB%F5_%E2%E5%EA%F2%EE%F0%EE%E2\">\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=KNN\">\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0422\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2)\">\u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u041a.\u0412.\u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0446\u043e\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e<\/a>.<br \/>  \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"http:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%CA%EE%FD%F4%F4%E8%F6%E8%E5%ED%F2_%E4%E5%F2%E5%F0%EC%E8%ED%E0%F6%E8%E8\">\u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> (<i>R-\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442<\/i>). \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habr.habrastorage.org\/post_images\/18a\/6ec\/f5f\/18a6ecf5f82456d28c0f84e6e89fb661.png\" title=\"LaTeX:R^2 = 1 - \\frac{V(y|x)}{V(y)} = 1 - \\frac{\\sigma^2}{\\sigma_y^2}\"\/><\/p>\n<p>  , \u0433\u0434\u0435 <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-5d32c2d58032eae9960e3ae0c461c8f9_l3.svg\" alt=\"image\"\/> \u2014 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b <i>\u0443<\/i> \u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0443 <i>\u0445<\/i>.<br \/>  \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0435 <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-7d0d04159ec68b964b23a71dbc449015_l3.svg\" alt=\"image\"\/> \u0438 \u0447\u0435\u043c \u043e\u043d \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a 1 \u0442\u0435\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<br \/>  \u041d\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">\tmodels = [LinearRegression(), # \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043e\u0432 \t          RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_features ='sqrt'), # \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441 \t          KNeighborsRegressor(n_neighbors=6), # \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \t          SVR(kernel='linear'), # \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u043c \t          LogisticRegression() # \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \t          ] <\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 2 \u043f\u043e\u0434\u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438: <i>\u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e<\/i> \u0438 <i>\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e<\/i>. \u041a\u0442\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u043c\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 train_test_split() \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 scikit-learn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">Xtrn, Xtest, Ytrn, Ytest = train_test_split(trn, trg, test_size=0.4) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0442. \u043a. \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c 2 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-425e6aa6e555759309568aca19cef38e_l3.svg\" alt=\"image\"\/>, \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 <i>DataFrame<\/i>. \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">\t#\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \tTestModels = DataFrame() \ttmp = {} \t#\u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \tfor model in models: \t    #\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \t    m = str(model) \t    tmp['Model'] = m[:m.index('(')]     \t    #\u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \t    for i in  xrange(Ytrn.shape[1]): \t        #\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \t        model.fit(Xtrn, Ytrn[:,i])  \t        #\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \t        tmp['R2_Y%s'%str(i+1)] = r2_score(Ytest[:,0], model.predict(Xtest)) \t    #\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 DataFrame \t    TestModels = TestModels.append([tmp]) \t#\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \tTestModels.set_index('Model', inplace=True) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0434\u043b\u044f \u0440\u043e\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habr.habrastorage.org\/post_images\/879\/d5c\/f0f\/879d5cf0fa87faddaefd28fc0906ad27.png\" title=\"LaTeX:R^2\"\/> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f r2_score().<br \/>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,4)) TestModels.R2_Y1.plot(ax=axes[0], kind='bar', title='R2_Y1') TestModels.R2_Y2.plot(ax=axes[1], kind='bar', color='green', title='R2_Y2') <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/habr.habrastorage.org\/post_images\/7e7\/a6e\/0cc\/7e7a6e0cc7c2b999338cb464ba68b073.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<h4>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h4>\n<p>  \u0418\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <i>RandomForest<\/i> (\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441). \u0415\u0433\u043e \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u0435\u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0431\u043e\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c: <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-37f5ffb6d196dc8636785457fe7d5b05_l3.svg\" alt=\"image\"\/><br \/>  \u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = models[1] model.fit(Xtrn, Ytrn) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 Ytrn \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435(\u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c), \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c.<br \/>  \u041f\u0440\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 <i>Ytrn<\/i> \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435(\u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c), \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c.<br \/>  \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <i>RandomForestRegressor<\/i>, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 <i>SVR<\/i>) \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<br \/>  \u0412\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043d\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0431\u044b \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0432\u043b\u0438\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <i>feature_importances_<\/i>.<br \/>  \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0435\u0433\u043e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model.feature_importances_ <\/code><\/pre>\n<p>  <i>array([ 0.40717901, 0.11394948, 0.34984766, 0.00751686, 0.09158358,<br \/>   0.02992342])<\/i><\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432\u0435 \u0438 \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c. \u0418\u0445 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 72%.<br \/>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u043e\u0433\u0440\u0435\u0432 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0445\u043b\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0442. \u043a. \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 (<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/computerscinece.ru\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-31b88d8801d373fd4771f4672c4a9db2_l3.svg\" alt=\"image\"\/>), \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c \u043e\u0431\u043e\u0438\u043c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438 \u0431\u044b\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0432\u044b\u0448\u0435.<\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>  \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 <b>pandas<\/b> \u0438 <b>scikit-learn<\/b>.<br \/>  \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430. \u041d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0442\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443, \u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<br \/>  \u0424\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 IPython Notebook: <a href=\"https:\/\/github.com\/kuznetsovin\/DataScience\/blob\/master\/%D0%9E%D0%BF%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8\/EnergyEfficiency\/EnergyEfficiency.ipynb\">EnergyEfficiency.ipynb<\/a>    \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\/206306\/\"> http:\/\/habrahabr.ru\/post\/206306\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"content html_format\">\n<h4>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>  \u0414\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0443\u0432\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438.<br \/>  \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445, \u043c\u043d\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/204500\/\">\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430<\/a>) \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (<a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/205360\/\">\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e \u043f\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430\u0445<\/a>). \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043a\u043e\u0441\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F\">\u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/a>. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438<\/a>.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"http:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Energy+efficiency\">Energy efficiency<\/a> \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f <a href=\"http:\/\/www.machinelearning.ru\/wiki\/index.php?title=UCI\">UCI<\/a>. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 <a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/\">pandas<\/a> \u0438 <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">scikit-learn<\/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-206306","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/206306","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=206306"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/206306\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=206306"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=206306"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=206306"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}