2025-09-09 04:41:14
В результате выполнения кода:
x1, y1 = datasets.make_classification(nsamples = nfeatures = n_redundant=0,
nclasses = random_state=0)
print(x1)
print(y1)
получен следующий результат:
[[-0.23575737 0.84286755]
[ 0.80214346 -0.75718312]
[ 0.657787 0.27997428]
[ 0.32149315 -0.22696322]
[-1.72870341 0.65349105]
[ 0.63993851 1.13925452]
[ 0.81615498 1.13278824]
[-1.61738399 1.13126699]]
[00001111]
Впишите недостающие цифры в код. В ответе укажите три числа подряд без пробелов. Например, для кода x1, у1 = datasets.make_classification(n_samples=500, n_features=10, n_redundant=0, n_classes=5, random_state=0) правильный ответ 500105
Другие предметы Университет Создание выборки данных интеллектуальный анализ данных университет обучение данные машинное обучение анализ данных курсы исследования статистика программирование
2025-09-09 04:41:21
Чтобы заполнить недостающие параметры в коде, давайте проанализируем вывод и требования функции make_classification.
Функция make_classification используется для генерации выборки с заданными параметрами. В данном случае нам известны следующие параметры:
- n_samples: количество образцов, которые мы хотим сгенерировать.
- n_features: общее количество признаков в выборке.
- n_redundant: количество избыточных признаков (в данном случае указано 0).
- n_classes: количество классов, на которые будут разбиты данные.
- random_state: параметр для обеспечения воспроизводимости результатов.
Согласно полученным данным:
- Массив x1 имеет 8 строк и 2 столбца, что указывает на то, что n_samples равен 8 и n_features равен 2.
- Массив y1 имеет 8 элементов, что также подтверждает, что n_samples равен 8.
- В массиве y1 представлены два класса (0 и 1), что указывает на то, что n_classes равно 2.
Теперь мы можем подставить найденные значения в код:
- n_samples: 8
- n_features: 2
- n_classes: 2
Таким образом, недостающие числа в коде будут: 821.
Ответ: 821