Задача по «Основы машинного обучения"

Готовая учебная работа представляет собой решение задачи по дисциплине «Основы программирования» на тему «Основы машинного обучения». В комплект входят два файла: документ с материалом об алгоритмах и архив с решением. В первом файле разбирается дерево решений для классификации: назначение целевой переменной с дискретными значениями, использование класса DecisionTreeClassifier из библиотеки sklearn и основные параметры — max_depth, max_features, min_samples_leaf. Во втором файле приведена практическая часть: последовательность работы с данными на Python — импорт библиотек и загрузка данных, вывод первых пяти строк, размерности массива и сведений о столбцах через info(). Отдельно показана подготовка целевого признака: столбец с диагнозами переводится в числовой вид с помощью factorize(), где 0 соответствует злокачественному значению, 1 — доброкачественному. Также описано отображение 40 столбцов для наглядности. Материал подойдёт для проверки понимания классификации с помощью деревьев решений и базовой обработки табличных данных в Python.