{"id":343710,"date":"2023-01-09T21:00:34","date_gmt":"2023-01-09T21:00:34","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=343710"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=343710","title":{"rendered":"<span>NoNa: \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/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<h3>\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 open-source \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442. <\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub \u2014 AbdualimovTP\/nona: \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>\u00a0<\/p>\n<pre><code>pip install nona<\/code><\/pre>\n<hr\/>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u043b\u0435\u043d\u0438\u0432\u044b\u0435\u00bb \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.  <\/p>\n<p>\u0412 2021-\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043a\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0430 \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u0434\u0435\u044e \u044f \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0442\u0438\u043b \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0431\u0443\u043c\u0430\u0433\u0435.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6e9\/3d2\/bcb\/6e93d2bcb952ec34af59fa869bbcc75a.png\" alt=\"\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\" title=\"\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\" width=\"1433\" height=\"1028\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6e9\/3d2\/bcb\/6e93d2bcb952ec34af59fa869bbcc75a.png\"\/><figcaption>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0426\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u2014 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 target. \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430 X_train, X_test. X_test \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Y_train \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 (\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435) \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c X_train \u0438 y_train \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0440\u0435\u0431\u043d\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (Ridge regression). \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 X_test, \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n<p><em>\u0412 2023-\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f Python \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.<\/em><\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430:<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d \u043d\u0430 GitHub \u043f\u043e \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443:\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub \u2014 AbdualimovTP\/nona: \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>\u00a0<\/p>\n<p>\u0414\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Python (PyPI)<\/a>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\"># PyPI pip install nona<\/code><\/pre>\n<h2>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.numpy.org\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NumPy &#8212; Adds support for large, multi-dimensional arrays, matrices and high-level mathematical functions to operate on these arrays<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Pandas &#8212; pandas 1.5.2 documentation<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Scikit-Learn &#8212; machine learning in Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/tqdm\/tqdm\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub &#8212; tqdm\/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442<\/h3>\n<p>&#187; \u0418\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#187; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0435\u0431\u043d\u0435\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u044b \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 RandomForestClassifier \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 from nona.nona import nona  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435  # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f nona(YOUR_DATA)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h3>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u041e\u043d\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e fit \u0438 predict.<\/p>\n<p>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>data: \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>algreg: \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>algclass: \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 from nona.nona import nona  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435  # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f nona(data=YOUR_DATA, algreg=make_pipeline(StandardScaler(with_mean=False), Ridge(alpha=0.1)), algclass=RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0))<\/code><\/pre>\n<hr\/>\n<h3>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p><strong>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b:<\/strong><\/p>\n<p><strong>Baseline<\/strong> &#8212; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.impute.KNNImputer.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">KNN\u00a0<\/a>&#8212; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 n_neighbors, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/impute.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MICE<\/strong><\/a> &#8212; \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 IterativeImputer sklearn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435: \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 y, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b X. \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f (X, y) \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e y. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 y. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0443\u043d\u0434\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f max_iter. \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0443\u043d\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/epsilon-machine\/missingpy\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MissForest <\/strong><\/a>&#8212; \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 Random Forest. <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NoNA<\/a> &#8212; \u043c\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c &#171;\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e&#187; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b <\/strong><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/aasheesh200\/framingham-heart-study-dataset\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Framingham heart study dataset<\/strong><\/a><strong> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 Kaggle.<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0435 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 70%, 90% \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 (\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0418 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 (RMSE).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.7, 0.9]:     # we create a random matrix the size of a dataset, randomly fill it with gaps and zeros     randomMatrixNA = np.random.choice([0,np.NaN], (data.shape[0], data.shape[1]), p=[1-i, i])     # fill dataset with missing values     dataWithNA = data + randomMatrixNA     # create datasets with filled gaps          # fill in the middle     Baseline_1_mean = dataWithNA.fillna(dataWithNA.mean())     print(f'Baseline_MEAN, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, Baseline_1_mean, squared=False), 2))     dataFrameRMSE.loc['Baseline_MEAN'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, Baseline_1_mean, squared=False), 2)          # KNN     imputer = KNNImputer(n_neighbors=15)     KNN = imputer.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['KNN'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, KNN, squared=False), 2)     print(f'KNN, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, KNN, squared=False), 2))          # MICE     mice = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)     MICE = mice.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['MICE'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, MICE, squared=False), 2)     print(f'MICE, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, MICE, squared=False), 2))          # MISSFOREST     missforest = MissForest(random_state=0, verbose=0)     MISSFOREST = missforest.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['MISSFOREST'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, MISSFOREST, squared=False), 2)     print(f'MISSFOREST, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, MISSFOREST, squared=False), 2))          # nona_Base     dataWithNA_NonaBase = dataWithNA.copy(deep=True)     nona(dataWithNA_NonaBase)     dataFrameRMSE.loc['NONA'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, dataWithNA_NonaBase, squared=False), 2)     print(f'NONA, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, dataWithNA_NonaBase, squared=False), 2))<\/code><\/pre>\n<h3>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cf7\/2da\/c21\/cf72dac216cc8b4e3911288ec63cd6ca.png\" width=\"885\" height=\"552\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cf7\/2da\/c21\/cf72dac216cc8b4e3911288ec63cd6ca.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">10%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">20%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">30%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">40%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">50%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">70%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">90%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>Baseline &#8212; MEAN<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>8.43<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>KNN<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.48<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.57<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.55<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.35<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.47<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.49<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>MICE<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>2.12<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>3.17<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.59<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.41<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">5.94<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.33<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.61<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>MISSFOREST<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.26<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.36<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.31<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.33<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.15<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">8.06<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.85<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>NONA<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.35<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>4.28<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>5.16<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\"><strong>5.83<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>7.12<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>8.43<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 &#171;\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#187;. <\/p>\n<p>\u041d\u0430 30%, 40%, 50%, 70%, 90% \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c NONA \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e RMSE \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430 10%, 20% \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u0430 MICE.    <\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0438\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0436\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/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\/post\/709748\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/709748\/<\/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<h3>\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 open-source \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442. <\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub \u2014 AbdualimovTP\/nona: \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>\u00a0<\/p>\n<pre><code>pip install nona<\/code><\/pre>\n<hr\/>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u043b\u0435\u043d\u0438\u0432\u044b\u0435\u00bb \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.  <\/p>\n<p>\u0412 2021-\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043a\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u0430 \u0438\u0434\u0435\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u0434\u0435\u044e \u044f \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0442\u0438\u043b \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0431\u0443\u043c\u0430\u0433\u0435.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0426\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u2014 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 target. \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430 X_train, X_test. X_test \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Y_train \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 (\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435) \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c X_train \u0438 y_train \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0433\u0440\u0435\u0431\u043d\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (Ridge regression). \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 X_test, \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n<p><em>\u0412 2023-\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f Python \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.<\/em><\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430:<\/h3>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h3>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d \u043d\u0430 GitHub \u043f\u043e \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443:\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub \u2014 AbdualimovTP\/nona: \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>\u00a0<\/p>\n<p>\u0414\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Python (PyPI)<\/a>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\"># PyPI pip install nona<\/code><\/pre>\n<h2>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.numpy.org\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NumPy &#8212; Adds support for large, multi-dimensional arrays, matrices and high-level mathematical functions to operate on these arrays<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Pandas &#8212; pandas 1.5.2 documentation<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Scikit-Learn &#8212; machine learning in Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/tqdm\/tqdm\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GitHub &#8212; tqdm\/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442<\/h3>\n<p>&#187; \u0418\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#187; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0435\u0431\u043d\u0435\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u044b \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 RandomForestClassifier \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 from nona.nona import nona  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435  # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f nona(YOUR_DATA)<\/code><\/pre>\n<h3>\u041f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430<\/h3>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0\u041e\u043d\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e fit \u0438 predict.<\/p>\n<p>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>data: \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>algreg: \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>algclass: \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\"># \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 from nona.nona import nona  # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435  # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f nona(data=YOUR_DATA, algreg=make_pipeline(StandardScaler(with_mean=False), Ridge(alpha=0.1)), algclass=RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0))<\/code><\/pre>\n<hr\/>\n<h3>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<p><strong>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b:<\/strong><\/p>\n<p><strong>Baseline<\/strong> &#8212; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.impute.KNNImputer.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">KNN\u00a0<\/a>&#8212; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 n_neighbors, \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/impute.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MICE<\/strong><\/a> &#8212; \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 IterativeImputer sklearn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435: \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 y, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u0445\u043e\u0434\u044b X. \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f (X, y) \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e y. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 y. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0443\u043d\u0434\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f max_iter. \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0443\u043d\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/epsilon-machine\/missingpy\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>MissForest <\/strong><\/a>&#8212; \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 Random Forest. <\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/AbdualimovTP\/nona\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NoNA<\/a> &#8212; \u043c\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c &#171;\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e&#187; \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b <\/strong><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/aasheesh200\/framingham-heart-study-dataset\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>Framingham heart study dataset<\/strong><\/a><strong> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 Kaggle.<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0435 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 70%, 90% \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 (\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0418 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 (RMSE).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.7, 0.9]:     # we create a random matrix the size of a dataset, randomly fill it with gaps and zeros     randomMatrixNA = np.random.choice([0,np.NaN], (data.shape[0], data.shape[1]), p=[1-i, i])     # fill dataset with missing values     dataWithNA = data + randomMatrixNA     # create datasets with filled gaps          # fill in the middle     Baseline_1_mean = dataWithNA.fillna(dataWithNA.mean())     print(f'Baseline_MEAN, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, Baseline_1_mean, squared=False), 2))     dataFrameRMSE.loc['Baseline_MEAN'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, Baseline_1_mean, squared=False), 2)          # KNN     imputer = KNNImputer(n_neighbors=15)     KNN = imputer.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['KNN'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, KNN, squared=False), 2)     print(f'KNN, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, KNN, squared=False), 2))          # MICE     mice = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)     MICE = mice.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['MICE'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, MICE, squared=False), 2)     print(f'MICE, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, MICE, squared=False), 2))          # MISSFOREST     missforest = MissForest(random_state=0, verbose=0)     MISSFOREST = missforest.fit_transform(dataWithNA)     dataFrameRMSE.loc['MISSFOREST'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, MISSFOREST, squared=False), 2)     print(f'MISSFOREST, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, MISSFOREST, squared=False), 2))          # nona_Base     dataWithNA_NonaBase = dataWithNA.copy(deep=True)     nona(dataWithNA_NonaBase)     dataFrameRMSE.loc['NONA'][f'{int(i*100)}%'] = np.round(mean_squared_error(data, dataWithNA_NonaBase, squared=False), 2)     print(f'NONA, {i*100}, RMSE:' , np.round(mean_squared_error(data, dataWithNA_NonaBase, squared=False), 2))<\/code><\/pre>\n<h3>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">10%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">20%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">30%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">40%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">50%<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">70%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">90%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>Baseline &#8212; MEAN<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>8.43<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>KNN<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.48<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.57<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.55<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.35<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.47<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.49<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>MICE<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>2.12<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>3.17<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.59<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.41<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">5.94<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">7.33<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.61<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>MISSFOREST<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.26<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.36<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.31<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.33<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">6.15<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">8.06<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.85<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"151\" width=\"151\">\n<p align=\"left\"><strong>NONA<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">2.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">3.35<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>4.28<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>5.16<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\"><strong>5.83<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\"><strong>7.12<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>8.43<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 &#171;\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438&#187;. <\/p>\n<p>\u041d\u0430 30%, 40%, 50%, 70%, 90% \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c NONA \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e RMSE \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e \u0441\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430 10%, 20% \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0437\u0430 MICE.    <\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0438\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0436\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/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\/post\/709748\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/709748\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-343710","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/343710","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=343710"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/343710\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=343710"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=343710"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=343710"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}