{"id":380261,"date":"2024-06-28T21:00:56","date_gmt":"2024-06-28T21:00:56","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=380261"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=380261","title":{"rendered":"<span>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 2<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e98\/2a4\/1ac\/e982a41ac4c547492a6fe8700019f8e3.png\" width=\"1792\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e98\/2a4\/1ac\/e982a41ac4c547492a6fe8700019f8e3.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0422\u0430\u0442\u044c\u044f\u043d\u0430 \u041e\u0448\u0443\u0440\u043a\u043e\u0432\u0430, \u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0435\u043f\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0418\u0422 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0434\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0431\u0430\u043d\u043a\u0430 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 <a href=\"https:\/\/t.me\/it_tlk\">\u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 IT Talks<\/a>. \u0412 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/rosbank\/articles\/824468\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043f\u0440\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0438\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0435\u043c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e\u0431 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432, \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>TP (True Positive). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0442\u043d\u0451\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>TN (True Negative). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>FP (False Positive). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0442\u043d\u0451\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>FN (False Negative). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430ccuracy, recall \u0438 precision.<\/p>\n<p>Accuracy \u2014 (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043b\u044e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"Acc=(TP + TNT)\/(TP + TN + FP + FN)\" alt=\"Acc=(TP + TNT)\/(TP + TN + FP + FN)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ff7\/264\/a51\/ff7264a514eda31145311becde8c62a7.svg\" width=\"382\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p>Recall \u2014 (\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430, sensitivity, TPR (true positive rate)) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u043a \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"Recall=TP\/(TP+FN)\" alt=\"Recall=TP\/(TP+FN)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/af0\/010\/714\/af0010714468d481e7d90dc96e93b54d.svg\" width=\"215\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p>Precision \u2014 (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 accuracy)\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043b\u044e \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443 \u043e\u0442\u043d\u0435\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"Precision=TP\/(TP+FP)\" alt=\"Precision=TP\/(TP+FP)\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a3f\/50e\/3fd\/a3f50e3fd7327ed6e8b1282a9660def2.svg\" width=\"243\" height=\"22\"\/><\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a (confusion matrix) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">y=1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">y=0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">a(x)=1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u043e-\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (True   Positive \u2014 TP)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041b\u043e\u0436\u043d\u043e-\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (False   Positive \u2014 FP)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">a(x)=0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041b\u043e\u0436\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (False Negative \u2014 FN)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (True   Negative \u2014 TN)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0430\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u00a0\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<pre><code>def evaluation(model, name, X_train, X_test, y_train, y_test):     start_time = time.time()     model.predict(X_test)     end_time = time.time()     execution_time = end_time - start_time     print(\"Time \" + str(name) + \" : %.3f sec\" % execution_time)      train_accuracy = metrics.accuracy_score(y_train, model.predict(X_train))     test_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))      train_precision = metrics.precision_score(y_train, model.predict(X_train))     test_precision = metrics.precision_score(y_test, model.predict(X_test))      train_recall = metrics.recall_score(y_train, model.predict(X_train))     test_recall = metrics.recall_score(y_test, model.predict(X_test))      kernal_evals[str(name)] = [train_accuracy, test_accuracy, train_precision, test_precision, train_recall, test_recall]     print(\"Training Accuracy \" + str(name) + \" {}  Test Accuracy \".format(train_accuracy*100) + str(name) + \" {}\".format(test_accuracy*100))     print(\"Training Precision \" + str(name) + \" {}  Test Precision \".format(train_precision*100) + str(name) + \" {}\".format(test_precision*100))     print(\"Training Recall \" + str(name) + \" {}  Test Recall \".format(train_recall*100) + str(name) + \" {}\".format(test_recall*100))      actual = y_test     predicted = model.predict(X_test)     confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)     cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay( \\         confusion_matrix =                       \\         confusion_matrix,                        \\         display_labels = ['normal', 'attack'])      fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))     ax.grid(False)     ax.set_title(name, fontsize=15)     cm_display.plot(ax=ax)     plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439, \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f (\u0430\u043d\u0433\u043b. logistic regression) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430. \u041e\u043d \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code>lr = LogisticRegression().fit(x_train, y_train) evaluation(lr, \"Logistic Regression\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy Logistic Regression 87.59986106286905 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy Logistic Regression 88.80730303631672<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision Logistic Regression 83.48096953178235 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision Logistic Regression 84.8625629113434<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall Logistic Regression 91.44806995094903 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall Logistic Regression 92.68498942917547<\/em><\/p>\n<p>\u041f\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 87.60% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 88.81% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (83.48% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 84.86% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (91.45% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 92.68% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 1 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7e8\/37c\/bfc\/7e837cbfc5ec5b6625bfe59aaa299b7e.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1\" width=\"628\" height=\"524\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7e8\/37c\/bfc\/7e837cbfc5ec5b6625bfe59aaa299b7e.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u041a-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (K-Nearest Neighbors \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e KNN) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u044f\u0445 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code>knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20).fit(x_train, y_train) evaluation(knn, \"KNeighborsClassifier\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy KNeighborsClassifier 98.0747283282886<\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy KNeighborsClassifier 98.0551696765231<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision KNeighborsClassifier 98.38536060279871\u00a0 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision KNeighborsClassifier 98.25457641549595<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall KNeighborsClassifier 97.46214544679036 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall KNeighborsClassifier 97.58985200845666<\/em><\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 k \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 98.07% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.06% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u0435\u0433\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (98.39% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.25% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (97.46% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 97.59% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 2 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435, \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043c\u0430\u043b\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/459\/d23\/414\/459d23414ba7126e237d55b4bf945249.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2\" width=\"663\" height=\"548\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/459\/d23\/414\/459d23414ba7126e237d55b4bf945249.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430. Naive Bayes \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438) \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430: \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<\/p>\n<pre><code>nb = GaussianNB().fit(x_train, y_train) evaluation(gnb, \"GaussianNB\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy GaussianNB 92.62640797896094<\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy GaussianNB 93.84798571145069<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision GaussianNB 92.63180639585133<\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision GaussianNB 94.23159707275074<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall GaussianNB 91.42674344209853 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall GaussianNB 92.55813953488372<\/em><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e, \u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0421 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 92.63% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 93.85% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (92.63% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 94.23% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (91.43% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 92.56% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e \u0435\u0451 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 3 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043d\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/dbe\/a79\/e4e\/dbea79e4e0a61735cff422834e788870.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3\" width=\"730\" height=\"602\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dbe\/a79\/e4e\/dbea79e4e0a61735cff422834e788870.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 3<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e XGBoost (Extreme Gradient Boosting, \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445.<\/p>\n<pre><code>xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic', n_estimators=100, random_state=42) xgb_classifier.fit(x_train, y_train) evaluation(xgb_classifier, \"XGBoost\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 100 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy XGBoost 99.9909347152389<\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy XGBoost 98.8809287557055<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision XGBoost 99.91762638918734 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision XGBoost 98.91536182818452<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall XGBoost 99.99817263451826<\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall XGBoost 98.830866807611<\/em><\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e XGBoost, \u043f\u0440\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99.99% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.88% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0446\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (99.92% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.92% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (99.99% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.83% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432. \u041d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0438\u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 4 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e\u0431 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u043b\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a \u043d\u0443\u043b\u044e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/5a7\/f23\/c97\/5a7f23c97521d7aa3d0889eb50961fa6.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 4\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 4\" width=\"676\" height=\"555\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5a7\/f23\/c97\/5a7f23c97521d7aa3d0889eb50961fa6.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 4<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0443 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 (\u0430\u043d\u0433\u043b. random forest) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445, \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<pre><code>rf = RandomForestClassifier().fit(x_train, y_train) evaluation(rf, \"RandomForestClassifier\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy RandomForestClassifier 99.99167281423711 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy RandomForestClassifier 98.78170271879341 <\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision RandomForestClassifier 99.9914571898426 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision RandomForestClassifier 98.83065198983911 <\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall RandomForestClassifier 99.99572841246449\u00a0 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall RandomForestClassifier 98.70401691331924<\/em><\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 (RandomForestClassifier) \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99.99% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.78% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u0435\u0451 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0446\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (99.99% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.83% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (99.99% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.70% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0451 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \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\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 5 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0443. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/146\/ff9\/0d3\/146ff90d346050315d5996c9cf493a70.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 5\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 5\" width=\"702\" height=\"573\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/146\/ff9\/0d3\/146ff90d346050315d5996c9cf493a70.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 5<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435, \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430, \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043d\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0446\u0435\u043f\u0442\u0440\u043e\u043d\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u0442\u0443\u0440 \u0430\u0442\u0430\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u043c \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (GAN). \u041c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 IDS \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u0430\u0445 \u0430\u0442\u0430\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0438\u0434, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (Sequential model) \u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0433\u0434\u0435\u00a0\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d Adam.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443, \u0442\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u0441 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 ReLU. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u00a0\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Dropout \u0441\u043b\u043e\u0438. \u041f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0441 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 Sigmoid. \u0412\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0442\u00a00\u00a0\u0434\u043e\u00a01, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u00a0\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<pre><code>model = tf.keras.Sequential([     tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1:]),                  kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),                  bias_regularizer=regularizers.l2(0.01)),     tf.keras.layers.Dropout(0.5),     tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu',                  kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),                  bias_regularizer=regularizers.l2(0.01)),     tf.keras.layers.Dropout(0.5),     tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid') ])<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 summary table \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 6, \u0433\u0434\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0442\u0438\u043f \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. Dense \u2013 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b. Dropout \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0432 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445. \u041e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e &#171;\u0432\u044b\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f&#187; \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \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<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/475\/ab3\/a56\/475ab3a56799b1bfc6768d08b046f80b.png\" alt=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 6\" title=\"\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 6\" width=\"921\" height=\"318\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/475\/ab3\/a56\/475ab3a56799b1bfc6768d08b046f80b.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 6<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 100 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u0445, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u042d\u043f\u043e\u0445\u0430<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (%)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c   (%)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">78.35<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">11.7777<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">94.94<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">91.72<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">4.4146<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">95.30<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">92.78<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">1.1391<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.13<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">93.41<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.8637<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.19<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">93.77<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.7069<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.29<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">&#8230;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">&#8230;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">&#8230;<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">&#8230;<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">96<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.33<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.1778<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.30<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">97<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.34<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.2730<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.30<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">98<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.27<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.2695<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.18<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">99<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">96.08<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.2383<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.26<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043f\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (Accuracy). \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 78.35%, \u0430 \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043b\u0430 96.29% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 96.98% \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 (Loss). \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438 (11.78), \u043d\u043e \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 0.1871 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0438 0.1404 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (Validation Accuracy). \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f, \u043d\u043e \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 (Validation Loss). \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438, \u043d\u043e \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\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.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<pre><code>model.compile(optimizer='adam',               loss='binary_crossentropy',               metrics=['accuracy']) model.summary()  history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=100, verbose=1)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043d\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz 1.99 GHz. \u0411\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e.<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Accuracy<\/strong><\/p>\n<p align=\"center\"><strong>(Train)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Precision<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Recall<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Accuracy<\/strong><\/p>\n<p align=\"center\"><strong>(Test)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Precision<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>Recall<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\"><strong>\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f (\u0441)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041b\u043e\u0433. \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">87.60<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">88.81<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">83.48<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">84.86<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">91.45<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">92.68<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.040<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0411\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.07<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.06<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.39<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.25<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.46<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.59<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.899<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439   \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">92.63<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">93.85<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">92.63<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">94.23<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">91.43<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">92.56<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.055<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">XGBoost<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.99<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.88<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.92<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.92<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">100.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.83<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.063<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0435\u0441<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.99<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.78<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.99<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.83<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">100.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">98.70<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.095<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">97.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">99.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">94.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">95.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">0.258<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041f\u043e \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0443 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438. \u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0431\u0440\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\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 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u044b\u0432\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 3 \u0438 4 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c OSI, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u0435\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0443\u0433\u0440\u043e\u0437\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u044b\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e \u043d\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u043d\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439: <a href=\"https:\/\/github.com\/Oshurkova\/IDSNetwork\">https:\/\/github.com\/Oshurkova\/IDSNetwork<\/a>. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u044f \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u043c, \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439: <a href=\"https:\/\/github.com\/Oshurkova\/ids_model\">https:\/\/github.com\/Oshurkova\/ids_model<\/a>.<\/p>\n<p>\u0416\u0435\u043b\u0430\u044e \u0443\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u0444\u0435\u0440\u044b \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/825350\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/825350\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0422\u0430\u0442\u044c\u044f\u043d\u0430 \u041e\u0448\u0443\u0440\u043a\u043e\u0432\u0430, \u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0435\u043f\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0418\u0422 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0434\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0431\u0430\u043d\u043a\u0430 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 <a href=\"https:\/\/t.me\/it_tlk\">\u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 IT Talks<\/a>. \u0412 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/rosbank\/articles\/824468\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043f\u0440\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0438\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443.<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0435\u043c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e\u0431 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432, \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>TP (True Positive). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0442\u043d\u0451\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>TN (True Negative). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>FP (False Positive). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0442\u043d\u0451\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>FN (False Negative). \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430ccuracy, recall \u0438 precision.<\/p>\n<p>Accuracy \u2014 (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043b\u044e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>Recall \u2014 (\u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430, sensitivity, TPR (true positive rate)) \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u043a \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<\/p>\n<p>Precision \u2014 (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 accuracy)\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043b\u044e \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443 \u043e\u0442\u043d\u0435\u0441 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440.<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a (confusion matrix) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e, \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442. \u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">y=1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">y=0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">a(x)=1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u043e-\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (True   Positive \u2014 TP)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041b\u043e\u0436\u043d\u043e-\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (False   Positive \u2014 FP)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"center\">a(x)=0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u041b\u043e\u0436\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (False Negative \u2014 FN)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"center\">\u0418\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (True   Negative \u2014 TN)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0430\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u00a0\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n<pre><code>def evaluation(model, name, X_train, X_test, y_train, y_test):     start_time = time.time()     model.predict(X_test)     end_time = time.time()     execution_time = end_time - start_time     print(\"Time \" + str(name) + \" : %.3f sec\" % execution_time)      train_accuracy = metrics.accuracy_score(y_train, model.predict(X_train))     test_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))      train_precision = metrics.precision_score(y_train, model.predict(X_train))     test_precision = metrics.precision_score(y_test, model.predict(X_test))      train_recall = metrics.recall_score(y_train, model.predict(X_train))     test_recall = metrics.recall_score(y_test, model.predict(X_test))      kernal_evals[str(name)] = [train_accuracy, test_accuracy, train_precision, test_precision, train_recall, test_recall]     print(\"Training Accuracy \" + str(name) + \" {}  Test Accuracy \".format(train_accuracy*100) + str(name) + \" {}\".format(test_accuracy*100))     print(\"Training Precision \" + str(name) + \" {}  Test Precision \".format(train_precision*100) + str(name) + \" {}\".format(test_precision*100))     print(\"Training Recall \" + str(name) + \" {}  Test Recall \".format(train_recall*100) + str(name) + \" {}\".format(test_recall*100))      actual = y_test     predicted = model.predict(X_test)     confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)     cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay( \\         confusion_matrix =                       \\         confusion_matrix,                        \\         display_labels = ['normal', 'attack'])      fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))     ax.grid(False)     ax.set_title(name, fontsize=15)     cm_display.plot(ax=ax)     plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439, \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f (\u0430\u043d\u0433\u043b. logistic regression) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430. \u041e\u043d \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code>lr = LogisticRegression().fit(x_train, y_train) evaluation(lr, \"Logistic Regression\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy Logistic Regression 87.59986106286905 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy Logistic Regression 88.80730303631672<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision Logistic Regression 83.48096953178235 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision Logistic Regression 84.8625629113434<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall Logistic Regression 91.44806995094903 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall Logistic Regression 92.68498942917547<\/em><\/p>\n<p>\u041f\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 87.60% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 88.81% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (83.48% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 84.86% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (91.45% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 92.68% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 1 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 1<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u041a-\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (K-Nearest Neighbors \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e KNN) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u044f\u0445 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code>knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20).fit(x_train, y_train) evaluation(knn, \"KNeighborsClassifier\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy KNeighborsClassifier 98.0747283282886<\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy KNeighborsClassifier 98.0551696765231<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision KNeighborsClassifier 98.38536060279871\u00a0 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision KNeighborsClassifier 98.25457641549595<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall KNeighborsClassifier 97.46214544679036 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall KNeighborsClassifier 97.58985200845666<\/em><\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 k \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 98.07% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.06% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e \u0435\u0433\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (98.39% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 98.25% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u044b (97.46% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 97.59% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c) \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 2 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u043e \u043d\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435, \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043c\u0430\u043b\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0420\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a 2<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430. Naive Bayes \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u044b \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e \u043d\u0430\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438) \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430: \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<\/p>\n<pre><code>nb = GaussianNB().fit(x_train, y_train) evaluation(gnb, \"GaussianNB\", x_train, x_test, y_train, y_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p><em>Training Accuracy GaussianNB 92.62640797896094<\/em><\/p>\n<p><em>Test Accuracy GaussianNB 93.84798571145069<\/em><\/p>\n<p><em>Training Precision GaussianNB 92.63180639585133<\/em><\/p>\n<p><em>Test Precision GaussianNB 94.23159707275074<\/em><\/p>\n<p><em>Training Recall GaussianNB 91.42674344209853 <\/em><\/p>\n<p><em>Test Recall GaussianNB 92.55813953488372<\/em><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0430 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e, \u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0421 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 92.63% \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0438 93.85% \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-380261","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/380261","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=380261"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/380261\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=380261"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=380261"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=380261"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}