{"id":361162,"date":"2024-05-21T01:07:51","date_gmt":"2024-05-21T01:07:51","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=361162"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=361162","title":{"rendered":"<span>\u0427\u0442\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u2014 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445?<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u041e\u043b\u044c\u0433\u0430, \u044f \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442 \u0444\u0438\u0437-\u043c\u0430\u0442 \u043d\u0430\u0443\u043a \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u0430\u0441\u044c IT \u0438 \u043e\u043a\u0443\u043d\u0443\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u00a0\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0435\u043c\u0443, \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0430 \u0440\u044f\u0434 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445), \u0438 \u0432\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u00ab\u0442\u0430\u043a, \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0438\u0434\u0451\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439\u00bb. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u00a0\u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0438 \u0432\u00a0\u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0451\u2011\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u041a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442?<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <a href=\"https:\/\/static.googleusercontent.com\/media\/research.google.com\/ru\/\/pubs\/archive\/35179.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00ab\u041d\u0435\u043e\u0431\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>\u00bb, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 Google \u0432 2009 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (Data-driven) &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d? \u0413\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0438 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043c\u044b \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0451 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/diraf0\/sloan-digital-sky-survey-dr18\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Sloan Digital Sky Survey &#8212; DR18<\/a>. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043d\u0435\u0431\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 100 000 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 18-\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Sloan Digital Sky Survey (SDSS). \u041e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e \u0431\u044b\u0432\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0441 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c \u0432\u0438\u0434\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430: \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0430 (STAR), \u0433\u0430\u043b\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 (GALAXY) \u0438 \u041a\u0432\u0430\u0437\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u041a\u0432\u0430\u0437\u0438\u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 (Quasi-Stellar Object, QSO).<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Objid, Specobjid \u2014 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432,<\/p>\n<p>ra \u2014 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 J2000,<\/p>\n<p>dec \u2014 \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 J2000,<\/p>\n<p>redshift \u2014 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435,<\/p>\n<p>u, g, r, i \u0438 z \u2014 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u0435\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445, \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043e\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e, \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u0443\u044e, \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e, \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0431\u043b\u0438\u0436\u043d\u044e\u044e \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>run \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0435\u0431\u0430,<\/p>\n<p>rerun \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445,<\/p>\n<p>camcol \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f,<\/p>\n<p>field \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u0430, \u0441\u043d\u044f\u0442\u0443\u044e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0441\u043a\u043e\u043f\u0430,<\/p>\n<p>plate \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438\u043d\u044b,<\/p>\n<p>fiberID \u2014 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043b\u043e\u043a\u043d\u0430,<\/p>\n<p>mjd \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u044e\u043b\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u043d\u043e\u0447\u0438 17 \u043d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044f 1858 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>petroRad_u, petroRad_g, &#8230; \u2014 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445,<\/p>\n<p>petroFlux_u, petroFlux_g, &#8230; \u2014 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445,<\/p>\n<p>petroR50_u, petroR50_g, &#8230; \u2014 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u044b, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u043f\u0435\u0440\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430,<\/p>\n<p>psfMag_u, psfMag_g, &#8230; \u2014 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (PSF) \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0435 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432,<\/p>\n<p>expAB_u, expAB_g, &#8230; \u2014 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0435\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044e \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0436\u0443\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:\u2028<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import train_test_split import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import accuracy_score import random  df = pd.read_csv('SDSS_DR18.csv')  X = df.drop(columns = {'objid','specobjid','class'}, axis=1) y = df['class']  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043e\u0442 LightGBM, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>model = lgb.LGBMClassifier(verbose = 0, force_col_wise = True)  model.fit(X_train, y_train)  y_pred = model.predict(X_test)  score = accuracy_score(y_test, y_pred)  print('Score: ', score)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442! \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 accuracy \u0432 0.99364 \u0434\u043b\u044f &#171;\u0433\u043e\u043b\u043e\u0439&#187; (\u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 LGBMClassifier \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <strong>cross_val_score<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 1000 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f \u0435\u0451 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041f\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>%%time  count_list = [] mean_score = [] max_score = [] min_score = [] std_score = []  for i in range(1000, X_train.shape[0] + 1, 1000):    count_list.append(i)    score_list = cross_val_score(model, X_train[:i], y_train.values[:i], cv=4)    mean_score.append(score_list.mean())   max_score.append(score_list.max())   min_score.append(score_list.min())   std_score.append(score_list.std())  plt.figure(figsize = (15,5)) plt.plot(count_list, mean_score, color = 'black') plt.errorbar(count_list, mean_score, std_score) plt.fill_between(count_list,min_score,max_score,alpha=.2) plt.xlabel('\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435') plt.ylabel('Accuracy')<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a. \u0422\u0443\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0430\u0440\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ae6\/69f\/eb9\/ae669feb9d0e5b8f8a33e859708051a8.png\" alt=\"\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c accuracy \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435\" title=\"\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c accuracy \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435\" width=\"1251\" height=\"448\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ae6\/69f\/eb9\/ae669feb9d0e5b8f8a33e859708051a8.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c accuracy \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438: \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 &#171;\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u0445&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 20 000 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432 4-5 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 (\u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 test\/train). \u041c\u044b \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong>cross_val_score<\/strong>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c BayesSearchCV. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0442\u0438\u043f \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 (boosting_type), \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u0438\u0441\u0442\u044c\u0435\u0432 \u0432 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f\u0445 (num_leaves), \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 (max_depth), \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (learning_rate), \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (num_iterations), \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 (reg_alpha), \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044d\u0433\u0433\u0438\u043d\u0433\u0430 (bagging_freq) \u0438 \u0434\u043e\u043b\u044e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 (bagging_fraction). \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442, &#171;\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u0430\u044f&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 20 000 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 accuracy \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e 0.99292.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>from skopt import BayesSearchCV from skopt.space import Integer, Real, Categorical import scipy.stats as stats  param_grid = {     'boosting_type': ['gbdt', 'dart', 'rf'], # default = gbdt     'num_leaves': Integer(10, 200), # default = 31     'max_depth': Integer(2, 12), # default = -1     'learning_rate': Real(0.0001, 0.3), # default = 0.1     'num_iterations': Integer(50,3000), # default = 100     'reg_alpha': Real(0.0001, 0.1), #default = 0.0     'bagging_freq': Integer(1, 5), # default = 0     'bagging_fraction': Real(0.1, 0.9) # default = 1.0     }  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438  model = lgb.LGBMClassifier(verbose = -1, force_col_wise = True)  bayes_search = BayesSearchCV(model, param_grid, n_iter=500, cv=3)  bayes_search.fit(X_train[:20000], y_train[:20000])  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438  print(\"Best Hyperparameters:\", bayes_search.best_params_) print(\"Best Cross-Validation Score:\", bayes_search.best_score_)<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><em>Best Hyperparameters: OrderedDict([(&#8216;bagging_fraction&#8217;, 0.9), (&#8216;bagging_freq&#8217;, 3), (&#8216;boosting_type&#8217;, &#8216;gbdt&#8217;), (&#8216;learning_rate&#8217;, 0.24792510780742116), (&#8216;max_depth&#8217;, 10), (&#8216;num_iterations&#8217;, 2140), (&#8216;num_leaves&#8217;, 41), (&#8216;reg_alpha&#8217;, 0.06929527881184443)])<\/em><\/p>\n<p><em>Best Cross-Validation Score: 0.9931499974656233<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0439 num_leaves \u0438 num_iterations &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 reg_alpha \u0438 bagging_fraction &lt; 1 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c learning_rate \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e BayesSearchCV \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 &#8216;dart&#8217; (Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees) &#8212; \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 (\u0437\u0430\u043d\u0443\u043b\u044f\u044e\u0442) \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0432 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f\u043c\u0438, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438 \u0448\u0443\u043c \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 default-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 &#8212; 0.99272. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u043e \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043d\u043e \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u043a \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0436, \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0434\u0430\u043b \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442, \u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442? \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>model = lgb.LGBMClassifier(verbose = 1, force_col_wise = True, bagging_fraction = 0.9, bagging_freq = 3, boosting_type = 'gbdt', learning_rate = 0.24792510780742116, max_depth = 10, num_iterations = 2140, num_leaves = 41, reg_alpha = 0.06929527881184443)  model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) score = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Score: ', score)<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><em>Score: 0.99416<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 accuracy, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Default-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, 76000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">Default-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, 20000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, 20000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, 76000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">0.99364<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.99292<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0.99272<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><em>0.99416<\/em><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e accuracy &#171;\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u043e\u0439&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e BayesSearchCV. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u0440\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445, \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445.<\/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\/776332\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/776332\/<\/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<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u041e\u043b\u044c\u0433\u0430, \u044f \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442 \u0444\u0438\u0437-\u043c\u0430\u0442 \u043d\u0430\u0443\u043a \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u043b\u0430\u0441\u044c IT \u0438 \u043e\u043a\u0443\u043d\u0443\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u00a0\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0435\u043c\u0443, \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0430 \u0440\u044f\u0434 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445), \u0438 \u0432\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u00ab\u0442\u0430\u043a, \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0438\u0434\u0451\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439\u00bb. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u00a0\u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u00a0\u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0438 \u0432\u00a0\u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0451\u2011\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u041a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442?<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <a href=\"https:\/\/static.googleusercontent.com\/media\/research.google.com\/ru\/\/pubs\/archive\/35179.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00ab\u041d\u0435\u043e\u0431\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>\u00bb, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 Google \u0432 2009 \u0433\u043e\u0434\u0443, \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (Data-driven) &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b, \u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d? \u0413\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0438 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043c\u044b \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0451 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/diraf0\/sloan-digital-sky-survey-dr18\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Sloan Digital Sky Survey &#8212; DR18<\/a>. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043d\u0435\u0431\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 100 000 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 18-\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 Sloan Digital Sky Survey (SDSS). \u041e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e \u0431\u044b\u0432\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0441 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c \u0432\u0438\u0434\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430: \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u0430 (STAR), \u0433\u0430\u043b\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 (GALAXY) \u0438 \u041a\u0432\u0430\u0437\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u041a\u0432\u0430\u0437\u0438\u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 (Quasi-Stellar Object, QSO).<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Objid, Specobjid \u2014 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432,<\/p>\n<p>ra \u2014 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0435 \u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 J2000,<\/p>\n<p>dec \u2014 \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 J2000,<\/p>\n<p>redshift \u2014 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435,<\/p>\n<p>u, g, r, i \u0438 z \u2014 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u0435\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445, \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043e\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e, \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u0443\u044e, \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e, \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0431\u043b\u0438\u0436\u043d\u044e\u044e \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>run \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0435\u0431\u0430,<\/p>\n<p>rerun \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445,<\/p>\n<p>camcol \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f,<\/p>\n<p>field \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u0430, \u0441\u043d\u044f\u0442\u0443\u044e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0441\u043a\u043e\u043f\u0430,<\/p>\n<p>plate \u2014 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438\u043d\u044b,<\/p>\n<p>fiberID \u2014 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u043b\u043e\u043a\u043d\u0430,<\/p>\n<p>mjd \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u044e\u043b\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u043d\u043e\u0447\u0438 17 \u043d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044f 1858 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>petroRad_u, petroRad_g, &#8230; \u2014 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445,<\/p>\n<p>petroFlux_u, petroFlux_g, &#8230; \u2014 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445,<\/p>\n<p>petroR50_u, petroR50_g, &#8230; \u2014 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u044b, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u043f\u0435\u0440\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430,<\/p>\n<p>psfMag_u, psfMag_g, &#8230; \u2014 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (PSF) \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0435 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432,<\/p>\n<p>expAB_u, expAB_g, &#8230; \u2014 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u0435\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043f\u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044e \u0441\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430\u0445. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u041a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0436\u0443\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:\u2028<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import train_test_split import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import accuracy_score import random  df = pd.read_csv('SDSS_DR18.csv')  X = df.drop(columns = {'objid','specobjid','class'}, axis=1) y = df['class']  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043e\u0442 LightGBM, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>model = lgb.LGBMClassifier(verbose = 0, force_col_wise = True)  model.fit(X_train, y_train)  y_pred = model.predict(X_test)  score = accuracy_score(y_test, y_pred)  print('Score: ', score)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442! \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 accuracy \u0432 0.99364 \u0434\u043b\u044f &#171;\u0433\u043e\u043b\u043e\u0439&#187; (\u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 LGBMClassifier \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <strong>cross_val_score<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 1000 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f \u0435\u0451 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041f\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>%%time  count_list = [] mean_score = [] max_score = [] min_score = [] std_score = []  for i in range(1000, X_train.shape[0] + 1, 1000):    count_list.append(i)    score_list = cross_val_score(model, X_train[:i], y_train.values[:i], cv=4)    mean_score.append(score_list.mean())   max_score.append(score_list.max())   min_score.append(score_list.min())   std_score.append(score_list.std())  plt.figure(figsize = (15,5)) plt.plot(count_list, mean_score, color = 'black') plt.errorbar(count_list, mean_score, std_score) plt.fill_between(count_list,min_score,max_score,alpha=.2) plt.xlabel('\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435') plt.ylabel('Accuracy')<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a. \u0422\u0443\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0431\u0430\u0440\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c accuracy \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438: \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 &#171;\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u0445&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 20 000 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432 4-5 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 (\u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 test\/train). \u041c\u044b \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong>cross_val_score<\/strong>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c BayesSearchCV. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0442\u0438\u043f \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 (boosting_type), \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u0438\u0441\u0442\u044c\u0435\u0432 \u0432 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f\u0445 (num_leaves), \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 (max_depth), \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (learning_rate), \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (num_iterations), \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 (reg_alpha), \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044d\u0433\u0433\u0438\u043d\u0433\u0430 (bagging_freq) \u0438 \u0434\u043e\u043b\u044e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 (bagging_fraction). \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442, &#171;\u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u0430\u044f&#187; \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 20 000 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 accuracy \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e 0.99292.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code>from skopt import BayesSearchCV from skopt.space import Integer, Real, Categorical import scipy.stats as stats  param_grid = {     'boosting_type': ['gbdt', 'dart', 'rf'], # default = gbdt     'num_leaves': Integer(10, 200), # default = 31     'max_depth': Integer(2, 12), # default = -1     'learning_rate': Real(0.0001, 0.3), # default = 0.1     'num_iterations': Integer(50,3000), # default = 100     'reg_alpha': Real(0.0001, 0.1), #default = 0.0     'bagging_freq': Integer(1, 5), # default = 0     'bagging_fraction': Real(0.1, 0.9) # default = 1.0     }  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438  model = lgb.LGBMClassifier(verbose = -1, force_col_wise = True)  bayes_search = BayesSearchCV(model, param_grid, n_iter=500, cv=3)  bayes_search.fit(X_train[:20000], y_train[:20000])  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-361162","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/361162","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=361162"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/361162\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=361162"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=361162"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=361162"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}