{"id":357939,"date":"2024-05-21T00:01:17","date_gmt":"2024-05-21T00:01:17","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=357939"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=357939","title":{"rendered":"<span>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430<\/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\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/cf3\/83b\/771\/cf383b771d1fa2de07404d14e3affa53.jpg\" width=\"1280\" height=\"698\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cf3\/83b\/771\/cf383b771d1fa2de07404d14e3affa53.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<div class=\"persona\"><img decoding=\"async\" class=\"image persona__image\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f5b\/2cd\/434\/f5b2cd43428fa80f6857b3f912aad63b.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f5b\/2cd\/434\/f5b2cd43428fa80f6857b3f912aad63b.png\"\/><\/p>\n<h5 class=\"persona__heading\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438: \u041d\u0430\u0442\u0430\u043b\u044c\u044f \u0417\u043e\u043b\u043e\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0430<\/h5>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/i8Qn\/\">Machine Learning. Professiona<\/a>l<\/p>\n<\/div>\n<p>\u041f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c Kaggle, \u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/mazlumi\/ielts-writing-scored-essays-dataset\">\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/a> \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 IELTS. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a \u0441\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430, \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u044d\u0441\u0441\u0435.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0442 0.0 \u0434\u043e 9.0, \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c 0.5, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<pre><code>initial_data.info() &lt;class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1435 entries, 0 to 1434 Data columns (total 10 columns):  #   Column              Non-Null Count  Dtype   ---  ------              --------------  -----    0   Task_Type           1435 non-null   int64    1   Question            1435 non-null   object   2   Essay               1435 non-null   object   3   Examiner_Commen     62 non-null     object   4   Task_Response       0 non-null      float64  5   Coherence_Cohesion  0 non-null      float64  6   Lexical_Resource    0 non-null      float64  7   Range_Accuracy      0 non-null      float64  8   Overall             1435 non-null   float64  9   Unnamed: 9          0 non-null      float64 dtypes: float64(6), int64(1), object(3) memory usage: 112.2+ KB<\/code><\/pre>\n<p> \u0412 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043e \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u043e\u043c;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 4 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 (Task Response, Coherence\/Cohesion, Lexical Resource \u0438 Grammatical Range and Accuracy) \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u201c\u043f\u043e\u0434\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u201d \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043e\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0443 \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 IELTS \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430, \u0430 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u2013 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0430. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/043\/336\/11e\/04333611e351b3d82dc0fd5204c05357.png\" width=\"463\" height=\"294\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/043\/336\/11e\/04333611e351b3d82dc0fd5204c05357.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">plt.figure(figsize=(5,3)) sns.histplot(data=data['Overall']); plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/453\/539\/cbc\/453539cbc1e8274dab159ecd64dbf49d.png\" width=\"463\" height=\"294\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/453\/539\/cbc\/453539cbc1e8274dab159ecd64dbf49d.png\"\/><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">data.groupby('Overall').nunique()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7db\/957\/2d1\/7db9572d1c1be9c166f4e8c5d57c6ec8.png\" width=\"327\" height=\"456\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7db\/957\/2d1\/7db9572d1c1be9c166f4e8c5d57c6ec8.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b 1.0 \u0438 3.0 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 1<br \/> \u0438 2 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043c \u044d\u0442\u0438 2 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043b\u0435\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 CEFR \u0441 <a href=\"https:\/\/dictionary.cambridge.org\/dictionary\/english\/\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 \u041a\u0435\u043c\u0431\u0440\u0438\u0434\u0436\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f<\/a> \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0437 570 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f  \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0428\u043a\u043e\u043b\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0433\u0432\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u0412\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432 \u0412\u0435\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433\u0442\u043e\u043d\u0435 (\u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0417\u0435\u043b\u0430\u043d\u0434\u0438\u044f).<\/p>\n<p>\u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443, \u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b\u0430 <code>cosine_similarity<\/code> \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u0431\u0437\u0430\u0446\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u043e\u0439 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Word2Vec (\u2018GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz\u2019) \u0438\u0437 Gensim. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <code>cosine_similarity<\/code>, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0430\u0431\u0437\u0430\u0446\u0435\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435. \u042f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u043a \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0418, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/readability\/\">readability<\/a>. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0441\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439). \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0435, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Automated_readability_index\">ARI<\/a>) \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Lix_(readability_test)\">LIX<\/a>. \u0412\u0441\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0441\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">['readability grades-Kincaid',  'readability grades-ARI',  'readability grades-Coleman-Liau',  'readability grades-FleschReadingEase',  'readability grades-GunningFogIndex',  'readability grades-LIX',  'readability grades-SMOGIndex',  'readability grades-RIX',  'readability grades-DaleChallIndex',  'sentence info-characters_per_word',  'sentence info-syll_per_word',  'sentence info-words_per_sentence',  'sentence info-sentences_per_paragraph',  'sentence info-type_token_ratio',  'sentence info-characters',  'sentence info-syllables',  'sentence info-words',  'sentence info-wordtypes',  'sentence info-sentences',  'sentence info-paragraphs',  'sentence info-long_words',  'sentence info-complex_words',  'sentence info-complex_words_dc',  'word usage-tobeverb',  'word usage-auxverb',  'word usage-conjunction',  'word usage-pronoun',  'word usage-preposition',  'word usage-nominalization',  'sentence beginnings-pronoun',  'sentence beginnings-interrogative',  'sentence beginnings-article',  'sentence beginnings-subordination',  'sentence beginnings-conjunction',  'sentence beginnings-preposition']<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e 48 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0442\u043e \u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f 29.\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>spacy<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def lemmatize_column(data, column_name):     nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\", disable=['parser', 'ner'])     new_columns = pd.Series(dtype='object')     new_item = ''     for item in tqdm(data[column_name]):         item = re.sub(r'(?&lt;=\\d)\\.(?=\\d)', ':', item)         for sentence in multiple_split(item, ['\\n', '!', '?', '.']):             doc = nlp(sentence.lower())             new_item = ' '.join([new_item, ' '.join([token.lemma_ for token in doc])])         new_columns = pd.concat([new_columns, pd.Series(new_item)], ignore_index=True)         new_item = ''     return pd.DataFrame(new_columns, columns=['Lemmatized'])<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 <code>train<\/code>, <code>test<\/code> \u0438 <code>validation<\/code> \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 70:15:15. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 validation \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0430 test \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>TfidfVectorizer<\/code>. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0430 1 \u0440\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">questions_params = dict(norm = None, max_features = 800,                       ngram_range=(1, 3), max_df=0.95, min_df=0.010) essays_params = dict(norm = None, max_features = 450,                       ngram_range=(1, 4), max_df=0.85, min_df=0.016)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 baseline \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u0445 &#8216;Essay&#8217;, &#8216;Question&#8217;, &#8216;Task_Type&#8217;. \u041d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 accuracy_score \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f 0.395, \u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u2013 0.381. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0442\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/50a\/537\/0f2\/50a5370f227aa955a1691130d1e512c7.png\" width=\"511\" height=\"432\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/50a\/537\/0f2\/50a5370f227aa955a1691130d1e512c7.png\"\/><\/figure>\n<pre><code>              precision    recall  f1-score   support           3.5       0.00      0.00      0.00         1          4.0       0.50      1.00      0.67         1          4.5       0.00      0.00      0.00         5          5.0       0.24      0.24      0.24        17          5.5       0.25      0.28      0.26        25          6.0       0.44      0.50      0.47        34          6.5       0.34      0.50      0.40        34          7.0       0.33      0.37      0.35        35          7.5       0.60      0.35      0.44        26          8.0       0.53      0.36      0.43        25          8.5       0.00      0.00      0.00         6          9.0       1.00      0.83      0.91         6      accuracy                           0.38       215    macro avg       0.35      0.37      0.35       215 weighted avg       0.39      0.38      0.37       215<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0441\u044e \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432: \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440, \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435 baseline. \u041d\u043e, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">baseline <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0431\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set accuracy_score <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set accuracy_score <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.381 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b\u0430 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0438 SVC \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 <code>optuna<\/code> \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 <code>CatBoost<\/code> \u0432\u0437\u044f\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0435\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">baseline<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">LogisticRegression<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">GradientBoosting<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">RandomForest<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">SVC<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">CatBoost<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">train time<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">6.03s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.51s<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">2min 12s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2.75s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2.23s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">36.2s<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">accuracy_score<\/p>\n<\/td>\n<td colspan=\"6\" data-colwidth=\"0,0,98,0,0,0\" width=\"0\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">0.423<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.433<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.381<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.451<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.479<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 accuracy_score \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/57e\/049\/703\/57e0497039c59cd4722be9b9be189560.png\" alt=\"GradientBoosting test_set (accuracy_score 0.386)\" title=\"GradientBoosting test_set (accuracy_score 0.386)\" width=\"511\" height=\"432\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/57e\/049\/703\/57e0497039c59cd4722be9b9be189560.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>GradientBoosting test_set (accuracy_score 0.386)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8c1\/20c\/cb9\/8c120ccb9aac13d89e3d86b9a5bde6a7.png\" alt=\"SVC test_set (accuracy_score 0.386)\" title=\"SVC test_set (accuracy_score 0.386)\" width=\"511\" height=\"432\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8c1\/20c\/cb9\/8c120ccb9aac13d89e3d86b9a5bde6a7.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>SVC test_set (accuracy_score 0.386)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0430 <code>VotingClassifier<\/code> \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">VotingClassifier<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">traintime<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2min 40s<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">accuracy_score<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.414<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0430. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c 2 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: <code>RandomForestClassifier<\/code> \u0438 <code>VotingClassifier<\/code>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430 5 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 (1);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 (2);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435) (3);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 + \u201c\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435\u201d \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 (\u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c\u0438 2 \u043f\u0443\u0442\u044f\u043c\u0438: \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0438 \u201c\u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u044c\u201d \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442) (4);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 + \u201c\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435\u201d \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 (\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e readability) (5).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438<\/p>\n<p align=\"left\">(1)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0412\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438<\/p>\n<p align=\"left\">(2)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0411\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<p align=\"left\">(3)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 + \u201c\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435\u201d<\/p>\n<p align=\"left\">(4)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 + \u201c\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435\u201d<\/p>\n<p align=\"left\">(5)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>RandomForestClassifie<\/strong>r<\/p>\n<\/td>\n<td colspan=\"5\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.381<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.433<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.465<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.451<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.437<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.442<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>VotingClassifier<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td colspan=\"5\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.409<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.428<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.414<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.423<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.414<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.409<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.437<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c <code>accuracy_score<\/code> \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043d\u0435 \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043d \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f, \u0442\u043e <code>VotingClassifier<\/code> \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 <code>RandomForest<\/code>, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 <code>VotingClassifier<\/code>, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430. \u0412 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u201c\u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e\u201d \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/writeandimprove.com\/\">Write &amp; Improve<\/a> \u043e\u0442 Cambridge. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u044d\u0441\u0441\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0442\u0435\u043c\u0443 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0431\u0430\u043b\u043b. \u041c\u043e\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 7.0 \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u043c\u043e\u0438\u043c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c, \u0442\u043e <code>RandomForestClassifier<\/code> \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b  \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b \u0432 6.0 \u0438 7.0 \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432, \u0430 <code>VotingClassifier<\/code> \u2013 \u0432 7.0 \u0438 6.5. \u042f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0443 \u043e\u0431\u0435\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f <code>VotingClassifier<\/code> \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c 2 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0431\u0430\u043b\u043b \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u0411\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 7.0, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0438\u043c\u0435\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435, \u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/i8Qn\/\">Machine Learning. Professional<\/a>, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/i8Qn\/\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 OTUS<\/a>. <\/p>\n<\/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\/articles\/768594\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/768594\/<\/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\"><\/figure>\n<div class=\"persona\">\n<h5 class=\"persona__heading\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438: \u041d\u0430\u0442\u0430\u043b\u044c\u044f \u0417\u043e\u043b\u043e\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0430<\/h5>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/i8Qn\/\">Machine Learning. Professiona<\/a>l<\/p>\n<\/div>\n<p>\u041f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044f \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c Kaggle, \u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/mazlumi\/ielts-writing-scored-essays-dataset\">\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/a> \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 IELTS. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a \u0441\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430, \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u044d\u0441\u0441\u0435.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0442 0.0 \u0434\u043e 9.0, \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c 0.5, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<pre><code>initial_data.info() &lt;class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1435 entries, 0 to 1434 Data columns (total 10 columns):  #   Column              Non-Null Count  Dtype   ---  ------              --------------  -----    0   Task_Type           1435 non-null   int64    1   Question            1435 non-null   object   2   Essay               1435 non-null   object   3   Examiner_Commen     62 non-null     object   4   Task_Response       0 non-null      float64  5   Coherence_Cohesion  0 non-null      float64  6   Lexical_Resource    0 non-null      float64  7   Range_Accuracy      0 non-null      float64  8   Overall             1435 non-null   float64  9   Unnamed: 9          0 non-null      float64 dtypes: float64(6), int64(1), object(3) memory usage: 112.2+ KB<\/code><\/pre>\n<p> \u0412 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043e \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442\u043e\u043c;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 4 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0435\u0432 (Task Response, Coherence\/Cohesion, Lexical Resource \u0438 Grammatical Range and Accuracy) \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0443 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u201c\u043f\u043e\u0434\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u201d \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043e\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0443 \u044d\u043a\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 IELTS \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430, \u0430 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u2013 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0430. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">plt.figure(figsize=(5,3)) sns.histplot(data=data['Overall']); plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<pre><code class=\"python\">data.groupby('Overall').nunique()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b 1.0 \u0438 3.0 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 1<br \/> \u0438 2 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043c \u044d\u0442\u0438 2 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043b\u0435\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 CEFR \u0441 <a href=\"https:\/\/dictionary.cambridge.org\/dictionary\/english\/\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 \u041a\u0435\u043c\u0431\u0440\u0438\u0434\u0436\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f<\/a> \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0437 570 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f  \u0430\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0428\u043a\u043e\u043b\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0433\u0432\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u0412\u0438\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432 \u0412\u0435\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433\u0442\u043e\u043d\u0435 (\u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0417\u0435\u043b\u0430\u043d\u0434\u0438\u044f).<\/p>\n<p>\u0412\u043e-\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443, \u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b\u0430 <code>cosine_similarity<\/code> \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u0431\u0437\u0430\u0446\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u043e\u0439 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Word2Vec (\u2018GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz\u2019) \u0438\u0437 Gensim. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <code>cosine_similarity<\/code>, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0430\u0431\u0437\u0430\u0446\u0435\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435. \u042f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043b\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u043a \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0418, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/readability\/\">readability<\/a>. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u0441\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439). \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0435, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Automated_readability_index\">ARI<\/a>) \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Lix_(readability_test)\">LIX<\/a>. \u0412\u0441\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439, \u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0441\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">['readability grades-Kincaid',  'readability grades-ARI',  'readability grades-Coleman-Liau',  'readability grades-FleschReadingEase',  'readability grades-GunningFogIndex',  'readability grades-LIX',  'readability grades-SMOGIndex',  'readability grades-RIX',  'readability grades-DaleChallIndex',  'sentence info-characters_per_word',  'sentence info-syll_per_word',  'sentence info-words_per_sentence',  'sentence info-sentences_per_paragraph',  'sentence info-type_token_ratio',  'sentence info-characters',  'sentence info-syllables',  'sentence info-words',  'sentence info-wordtypes',  'sentence info-sentences',  'sentence info-paragraphs',  'sentence info-long_words',  'sentence info-complex_words',  'sentence info-complex_words_dc',  'word usage-tobeverb',  'word usage-auxverb',  'word usage-conjunction',  'word usage-pronoun',  'word usage-preposition',  'word usage-nominalization',  'sentence beginnings-pronoun',  'sentence beginnings-interrogative',  'sentence beginnings-article',  'sentence beginnings-subordination',  'sentence beginnings-conjunction',  'sentence beginnings-preposition']<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e 48 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0442\u043e \u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f 29.\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041b\u0435\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>spacy<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def lemmatize_column(data, column_name):     nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\", disable=['parser', 'ner'])     new_columns = pd.Series(dtype='object')     new_item = ''     for item in tqdm(data[column_name]):         item = re.sub(r'(?&lt;=\\d)\\.(?=\\d)', ':', item)         for sentence in multiple_split(item, ['\\n', '!', '?', '.']):             doc = nlp(sentence.lower())             new_item = ' '.join([new_item, ' '.join([token.lemma_ for token in doc])])         new_columns = pd.concat([new_columns, pd.Series(new_item)], ignore_index=True)         new_item = ''     return pd.DataFrame(new_columns, columns=['Lemmatized'])<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 <code>train<\/code>, <code>test<\/code> \u0438 <code>validation<\/code> \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 70:15:15. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 validation \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0430 test \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>TfidfVectorizer<\/code>. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0430 1 \u0440\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">questions_params = dict(norm = None, max_features = 800,                       ngram_range=(1, 3), max_df=0.95, min_df=0.010) essays_params = dict(norm = None, max_features = 450,                       ngram_range=(1, 4), max_df=0.85, min_df=0.016)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 baseline \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u0445 &#8216;Essay&#8217;, &#8216;Question&#8217;, &#8216;Task_Type&#8217;. \u041d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 accuracy_score \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f 0.395, \u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u2013 0.381. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0442\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c.<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<pre><code>              precision    recall  f1-score   support           3.5       0.00      0.00      0.00         1          4.0       0.50      1.00      0.67         1          4.5       0.00      0.00      0.00         5          5.0       0.24      0.24      0.24        17          5.5       0.25      0.28      0.26        25          6.0       0.44      0.50      0.47        34          6.5       0.34      0.50      0.40        34          7.0       0.33      0.37      0.35        35          7.5       0.60      0.35      0.44        26          8.0       0.53      0.36      0.43        25          8.5       0.00      0.00      0.00         6          9.0       1.00      0.83      0.91         6      accuracy                           0.38       215    macro avg       0.35      0.37      0.35       215 weighted avg       0.39      0.38      0.37       215<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0441\u044e \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432: \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440, \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435 baseline. \u041d\u043e, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">baseline <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u0431\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set accuracy_score <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set accuracy_score <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.381 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367 <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367 <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b\u0430 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0438 SVC \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 <code>optuna<\/code> \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 <code>CatBoost<\/code> \u0432\u0437\u044f\u043b\u0430 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0435\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435: \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">baseline<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">LogisticRegression<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">GradientBoosting<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">RandomForest<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">SVC<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">CatBoost<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">train time<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">6.03s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">4.51s<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">2min 12s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2.75s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2.23s<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">36.2s<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">accuracy_score<\/p>\n<\/td>\n<td colspan=\"6\" data-colwidth=\"0,0,98,0,0,0\" width=\"0\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.391<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">0.423<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.433<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.395<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.381<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.367<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"98\" width=\"98\">\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.451<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.386<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.479<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 accuracy_score \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a.<\/p>\n<figure class=\"\">\n<div><figcaption>GradientBoosting test_set (accuracy_score 0.386)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<figure class=\"\">\n<div><figcaption>SVC test_set (accuracy_score 0.386)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0430 <code>VotingClassifier<\/code> \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\"> <\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">VotingClassifier<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">traintime<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2min 40s<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">accuracy_score<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">validation_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.405<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"334\" width=\"334\">\n<p align=\"left\">test_set<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.414<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u044f<\/p>\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-357939","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/357939","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=357939"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/357939\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=357939"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=357939"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=357939"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}