• patok talabasi OBIDOV BOBIRJONning “Mashinali oqitish kirish” fanidan tayyorlagan 2-AMALIY ISHI
  • 2-amaliy ish. 10-variant
    		•

    Kiberxavfsizlik




    Download 447.12 Kb.
    Sana13.11.2023
    Hajmi447.12 Kb.
    #98148
    Bog'liq
    Mashinali oqitish 1-mustaqil ish
    Furye, 1-topshiriq (2) (3), 5-sinf-torburchak-ochiq-dars , hisobod, Maktab ustavi, Chora tadbirlar rejasi 2023-2024, 1707676475




    MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

    “KIBERXAVFSIZLIK” FAKULTETI


    713-21- guruh CRY002 - 1 - patok talabasi
    OBIDOV BOBIRJONning
    “Mashinali oqitish kirish” fanidan tayyorlagan

    2-AMALIY ISHI


    Topshirdi: Obidov B.
    Tekshirdi: Ochilov M.


    TOSHKENT - 2023

    2-amaliy ish.
    10-variant


    1. Berilgan variantdagi masala yuzasidan o’rgatuvchi tanlama(dataset)ni
      shakllantiring.



    1. rasm. Bu kodda dataset hozil qilindi va uni 4ta xuxusiyati bo’yicha 3 sinfga bo’lindi.

    2.Yaratilgan dataset ning ixtiyoriy ikkita xususiyatini olgan holda matplotlib kutubxonasidan foydalanib grafik tasvirlang.


    1. rasm. Datasetni maqolalar soni va qo’llanmalar soni xususiyati bo’yicha grafik chizish kodi.



    1. rasm. Datasetni matplotlib kutubxonasi yordamida ikkita xususiyatininng grafigi.

    3.Yaratilgan datasetni modelni o’qitish uchun 85 % va testlash uchun 15% nisbatda bo’laklarga ajrating.


    1. rasm. Modelni qurish uchun datasetni train va test qismlarga ajratish.



    1. rasm. X_train yani datasetni barcha xususiyatlari.



    1. rasm. Y_train yani datasetni barcha sinflari.



    1. rasm. Bu kod yaratilgan datasetni modelni o’qitish uchun 85 % va testlash uchun 15% nisbatda bo’laklarga ajratadi.



    1. rasm. Bu kod o’qitishda nechta qator borligini hisoblaydi.

    Bunda 4ustun xususiyatlaridagi 40ta datasetdan 34tasi o’qitishda deb chiqardi.


    1. rasm. Bu kod testlash uchun nechta qator borligini hisoblaydi.

    Bunda 4ustun xususiyatlaridagi 40ta datasetdan 6tasi o’qitishda deb chiqardi.


    1. Sklearn kutubxonasidan foydalangan holda logistik_regressiya modelini quring.



    1. rasm. Sklearn kutubxonasidan logistik_regressiya chaqirildi.



    1. rasm. Sklearn kutubxonasidan foydalangan holda logistik_regressiya modelini qurildi.

    1. Model aniqligini hisoblang(o’rgatuvchi tanalama uchun).



    1. rasm. Bu kodda train to’plam uchun model aniqligi hisoblandi va javobi keltirildi.

    1. Modelni test to’plam bilan testlang. Modelini test to’plamdagi aniqligini hisoblang.




    1. rasm. Bu kodda test to’plam uchun model aniqligi hisoblandi va javobi keltirildi.

    1. Test to’plam uchun tartibsizlik matritsasi (confusion_matrix) ni hisoblang va tariflang.



    1. rasm. Sklearn.matrix kutubxonasidan confusion_matrix chaqirildi.


    15 -rasm. Bu kodda train to’plam uchun confusion_matrix tuzildi va qiymatlarini chop etildi.
    Bu qiymatlar:
    1-sinfda 12ta to’g’ri baholagan 5ta 2-sinf bilan adashgan.
    2-sinfda 8ta to’g’ri baholagan 2ta 1-sinf bilan adashgan.
    3-sinfda 9ta to’g’ri baholagan va qolgan siflar bilan adashmagan.

    16 -rasm. Bu kodda test to’plam uchun confusion_matrix tuzildi va qiymatlarini chop etildi.
    Bu qiymatlar:
    1-sinfda 2ta to’g’ri baholagan qolgan sinflar bilan adashmagan.
    2-sinfda 1ta to’g’ri baholagan 1ta 1-sinf bilan adashgan.
    3-sinfda 2ta to’g’ri baholagan va qolgan siflar bilan adashmagan.


    17 -rasm. Bu kodda O’qituvchining xususiyatlari berilsa uning qaysi sinfga tegishli ekanligini ko’rsatadi.


    Download 447.12 Kb.




    Download 447.12 Kb.