Регрессия. Задания.

Часть 1

1. Загрузить таблицу из файла regr_data_V.csv (V - номер варианта), расположенного в сети интернет.
2. Разделить выборку на тестовый и обучающий набор данных в пропорции 1/3.
3. Решить задачу мультилинейной регрессии, полагая, что независимыми переменнами в наборе расположены в столбцах VARi таблицы, а значение функции в столбце Y.
4. Найдите среднеквадратичную ошибку, максимальную по модулю ошибку, среднюю процентную ошибку и коэффициент детерминации модели.
5. Выведите таблицу, содержащую тестовый набор данных, столбец с предсказанными моделью значениями функции и столбец с абсолютной погрешностью прогнозного значения.

Варианты

1. regr_data_1.csv
2. regr_data_2.csv
3. regr_data_3.csv
4. regr_data_4.csv
5. regr_data_5.csv
6. regr_data_6.csv
7. regr_data_7.csv
8. regr_data_8.csv
9. regr_data_9.csv
10. regr_data_10.csv
11. regr_data_11.csv
12. regr_data_12.csv

Часть 2

1. Загрузить данные из таблицы NL_Data_V.csv (V - номер варианта), в которой приведена статистическая зависимость параметра Y от X. Постройте график этой зависимости (диаграмму рассеяния).
2. Предложите вариант нелинейной функции f(X) и определите ее параметры, для аппроксимации зависимости между X и Y.
3. Выведите на экран значения параметров функции, округленных до трех знаков после запятой и значения стандартных отклонений этих параметров.
4. Постройте диаграмму рассеивания с аппроксимирующей кривой.
5. Найти коэффиценты полинома, аппроксимирующего зависимость Y от Х.
6. Постройте диаграмму рассеяния с аппроксимирующей кривой.

Варианты

1. NL_Data_1.csv
2. NL_Data_2.csv
3. NL_Data_3.csv
4. NL_Data_4.csv
5. NL_Data_5.csv
6. NL_Data_6.csv
7. NL_Data_7.csv
8. NL_Data_8.csv
9. NL_Data_9.csv
10. NL_Data_10.csv
11. NL_Data_11.csv
12. NL_Data_12.csv