{"id":341011,"date":"2022-11-09T15:00:40","date_gmt":"2022-11-09T15:00:40","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=341011"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=341011","title":{"rendered":"<span>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 Python<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9ee\/533\/8fd\/9ee5338fd0331fa313da57fe482cf71c.png\" width=\"780\" height=\"439\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9ee\/533\/8fd\/9ee5338fd0331fa313da57fe482cf71c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430, \u0438 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u0422\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435), \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435.<\/p>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\"><u>Scikit-Learn<\/u><\/a> \u0432 Python \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0431 \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 <strong>\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u2014 \u0441\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c <strong>\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442<\/strong>\u044c \u0438\u043b\u0438 <strong>\u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435, \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h3>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a<\/h3>\n<p>\u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u0447\u0435\u0440\u043f\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Scikit-Learn.<\/p>\n<h3>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 Random Forest (\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h3>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/rajyellow46\/wine-quality\"><u>Wine Qualit<\/u><\/a>y \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 Kaggle \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/\"><u>Pandas<\/u><\/a>:<\/p>\n<pre><code>import pandas as pd  df = pd.read_csv('winequality-red.csv') df.head()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0445\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/35b\/012\/d9c\/35b012d9c395c4e170ffffd0da937ec2.png\" width=\"1600\" height=\"262\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/35b\/012\/d9c\/35b012d9c395c4e170ffffd0da937ec2.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f &#171;quality&#187; (\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e) \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 10.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 5 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1:<\/p>\n<pre><code>import numpy as np  df['target'] = np.where(df['quality']>5, 1, 0)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0435:<\/p>\n<pre><code>df2 = df.drop(['quality'],axis=1) X = df2.drop(['target'],axis=1) y = df2[['target']]<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442:<\/p>\n<pre><code>from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  rf = RandomForestClassifier()<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Scikit-Learn<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>&#171;Max_depth&#187;<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c (\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443) \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 Scikit-Learn \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0432 &#171;None&#187;, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Max_features&#187;<\/strong>: \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Scikit-Learn \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043d\u044e \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;N_estimators&#187;<\/strong>: \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043b\u0435\u0441\u0443. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Scikit-Learn \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u043e\u0432 (estimators) \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 10.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Min_samples_leaf&#187;<\/strong>: \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0443\u0437\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u0412 Scikit-Learn \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 1.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Min_samples_split&#187;<\/strong>: \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u0412 Scikit-Learn \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 2.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>, \u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code>grid_space={'max_depth':[3,5,10,None],               'n_estimators':[10,100,200],               'max_features':[1,3,5,7],               'min_samples_leaf':[1,2,3],               'min_samples_split':[1,2,3]            }<\/code><\/pre>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>from sklearn.model_selection import GridSearchCV  grid = GridSearchCV(rf,param_grid=grid_space,cv=3,scoring='accuracy') model_grid = grid.fit(X,y)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code>print('Best hyperparameters are: '+str(model_grid.best_params_)) print('Best score is: '+str(model_grid.best_score_))<\/code><\/pre>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e 0,74, \u0430 \u0435\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f3b\/b8d\/58b\/f3bb8d58bdec138c82d84472fb05485f.png\" width=\"1670\" height=\"169\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f3b\/b8d\/58b\/f3bb8d58bdec138c82d84472fb05485f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Scikit-Learn<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u042d\u0442\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0435\u043c \u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u043d \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from scipy.stats import randint  rs_space={'max_depth':list(np.arange(10, 100, step=10)) + [None],               'n_estimators':np.arange(10, 500, step=50),               'max_features':randint(1,7),               'criterion':['gini','entropy'],               'min_samples_leaf':randint(1,4),               'min_samples_split':np.arange(2, 10, step=2)          }<\/code><\/pre>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h3>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: (\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 <em>n_iter=500<\/em>, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f 500 \u0440\u0430\u0437, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b. \u0418\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043a \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u043c).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV  rf = RandomForestClassifier() rf_random = RandomizedSearchCV(rf, space, n_iter=500, scoring='accuracy', n_jobs=-1, cv=3) model_random = rf_random.fit(X,y)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">print('Best hyperparameters are: '+str(model_random.best_params_)) print('Best score is: '+str(model_random.best_score_))<\/code><\/pre>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0ba\/215\/312\/0ba2153125fc47cabd36c642e0ee908b.png\" width=\"1364\" height=\"146\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ba\/215\/312\/0ba2153125fc47cabd36c642e0ee908b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 0,74.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c. \u0418\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0435, \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># imports  import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from scipy.stats import randint from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV  # reading the dataset   df = pd.read_csv('winequality-red.csv')  # preprocessing  df['target'] = np.where(df['quality']>5, 1, 0) df2 = df.drop(['quality'],axis=1) X = df2.drop(['target'],axis=1) y = df2[['target']]  # initializing random forest rf = RandomForestClassifier()  # grid search cv grid_space={'max_depth':[3,5,10,None],               'n_estimators':[10,100,200],               'max_features':[1,3,5,7],               'min_samples_leaf':[1,2,3],               'min_samples_split':[1,2,3]            }  grid = GridSearchCV(rf,param_grid=grid_space,cv=3,scoring='accuracy') model_grid = grid.fit(X,y)  # grid search results print('Best grid search hyperparameters are: '+str(model_grid.best_params_)) print('Best grid search score is: '+str(model_grid.best_score_))  # random search cv rs_space={'max_depth':list(np.arange(10, 100, step=10)) + [None],               'n_estimators':np.arange(10, 500, step=50),               'max_features':randint(1,7),               'criterion':['gini','entropy'],               'min_samples_leaf':randint(1,4),               'min_samples_split':np.arange(2, 10, step=2)           }  rf = RandomForestClassifier()  rf_random = RandomizedSearchCV(rf, rs_space, n_iter=500, scoring='accuracy', n_jobs=-1, cv=3) model_random = rf_random.fit(X,y)  # random random search results print('Best random search hyperparameters are: '+str(model_random.best_params_)) print('Best random search score is: '+str(model_random.best_score_))<\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u2014 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c, \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e. \u0423\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435, \u0441\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/rqSm\/\">\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Machine Learning<\/a>. \u0412\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b. \u041e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0432 ML. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 pipeline \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 ML. \u0420\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/cM3q\/\">\u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/698370\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/698370\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u044b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430, \u0438 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. \u0422\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435), \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435.<\/p>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\"><u>Scikit-Learn<\/u><\/a> \u0432 Python \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0431 \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 <strong>\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u2014 \u0441\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c <strong>\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442<\/strong>\u044c \u0438\u043b\u0438 <strong>\u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435, \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h3>\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a<\/h3>\n<p>\u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u0447\u0435\u0440\u043f\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Scikit-Learn.<\/p>\n<h3>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 Random Forest (\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h3>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/rajyellow46\/wine-quality\"><u>Wine Qualit<\/u><\/a>y \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 Kaggle \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/\"><u>Pandas<\/u><\/a>:<\/p>\n<pre><code>import pandas as pd  df = pd.read_csv('winequality-red.csv') df.head()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0445\u043d\u044f\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f &#171;quality&#187; (\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e) \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 10.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 5 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1:<\/p>\n<pre><code>import numpy as np  df['target'] = np.where(df['quality']>5, 1, 0)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0435:<\/p>\n<pre><code>df2 = df.drop(['quality'],axis=1) X = df2.drop(['target'],axis=1) y = df2[['target']]<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442:<\/p>\n<pre><code>from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  rf = RandomForestClassifier()<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Scikit-Learn<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>&#171;Max_depth&#187;<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c (\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443) \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 Scikit-Learn \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0432 &#171;None&#187;, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Max_features&#187;<\/strong>: \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Scikit-Learn \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043d\u044e \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;N_estimators&#187;<\/strong>: \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043b\u0435\u0441\u0443. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Scikit-Learn \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u043e\u0432 (estimators) \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 10.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Min_samples_leaf&#187;<\/strong>: \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0443\u0437\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u0412 Scikit-Learn \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 1.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>&#171;Min_samples_split&#187;<\/strong>: \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u0412 Scikit-Learn \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 2.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>, \u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code>grid_space={'max_depth':[3,5,10,None],               'n_estimators':[10,100,200],               'max_features':[1,3,5,7],               'min_samples_leaf':[1,2,3],               'min_samples_split':[1,2,3]            }<\/code><\/pre>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>from sklearn.model_selection import GridSearchCV  grid = GridSearchCV(rf,param_grid=grid_space,cv=3,scoring='accuracy') model_grid = grid.fit(X,y)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code>print('Best hyperparameters are: '+str(model_grid.best_params_)) print('Best score is: '+str(model_grid.best_score_))<\/code><\/pre>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e 0,74, \u0430 \u0435\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Scikit-Learn<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u042d\u0442\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0435\u043c \u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041e\u043d \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from scipy.stats import randint  rs_space={'max_depth':list(np.arange(10, 100, step=10)) + [None],               'n_estimators':np.arange(10, 500, step=50),               'max_features':randint(1,7),               'criterion':['gini','entropy'],               'min_samples_leaf':randint(1,4),               'min_samples_split':np.arange(2, 10, step=2)          }<\/code><\/pre>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/h3>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: (\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 <em>n_iter=500<\/em>, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f 500 \u0440\u0430\u0437, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b. \u0418\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043a \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u043c).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV  rf = RandomForestClassifier() rf_random = RandomizedSearchCV(rf, space, n_iter=500, scoring='accuracy', n_jobs=-1, cv=3) model_random = rf_random.fit(X,y)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">print('Best hyperparameters are: '+str(model_random.best_params_)) print('Best score is: '+str(model_random.best_score_))<\/code><\/pre>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 0,74.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435, \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c. \u0418\u043c\u0435\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0435, \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># imports  import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from scipy.stats import randint from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV  # reading the dataset   df = pd.read_csv('winequality-red.csv')  # preprocessing  df['target'] = np.where(df['quality']>5, 1, 0) df2 = df.drop(['quality'],axis=1) X = df2.drop(['target'],axis=1) y = df2[['target']]  # initializing random forest rf = RandomForestClassifier()  # grid search cv grid_space={'max_depth':[3,5,10,None],               'n_estimators':[10,100,200],               'max_features':[1,3,5,7],               'min_samples_leaf':[1,2,3],               'min_samples_split':[1,2,3]            }  grid = GridSearchCV(rf,param_grid=grid_space,cv=3,scoring='accuracy') model_grid = grid.fit(X,y)  # grid search results print('Best grid search hyperparameters are: '+str(model_grid.best_params_)) print('Best grid search score is: '+str(model_grid.best_score_))  # random search cv rs_space={'max_depth':list(np.arange(10, 100, step=10)) + [None],               'n_estimators':np.arange(10, 500, step=50),               'max_features':randint(1,7),               'criterion':['gini','entropy'],               'min_samples_leaf':randint(1,4),               'min_samples_split':np.arange(2, 10, step=2)           }  rf = RandomForestClassifier()  rf_random =<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-341011","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/341011","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=341011"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/341011\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=341011"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=341011"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=341011"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}