50 lines
1.4 KiB
ObjectPascal
50 lines
1.4 KiB
ObjectPascal
uses MLABC,PlotML;
|
||
|
||
begin
|
||
var df := DataFrame.FromCsvText('''
|
||
Вес,ВысотаВХолке,Порода
|
||
20,33,бульдог
|
||
22,34,бульдог
|
||
24,35,бульдог
|
||
25,36,бульдог
|
||
19,35,бульдог
|
||
21,35,бульдог
|
||
26,34,бульдог
|
||
20,36,бульдог
|
||
14,39,спаниель
|
||
15,40,спаниель
|
||
16,41,спаниель
|
||
18,42,спаниель
|
||
17,43,спаниель
|
||
15,38,спаниель
|
||
19,40,спаниель
|
||
16,40,спаниель
|
||
''');
|
||
|
||
var X := df.ToMatrix(['Вес', 'ВысотаВХолке']);
|
||
var target := df.EncodeTarget('Порода');
|
||
var y := target.Labels;
|
||
var classNames := target.ClassNames;
|
||
|
||
var model := new LogisticRegression;
|
||
model.Fit(X, y);
|
||
|
||
var example := [20.0, 38.0];
|
||
var pred := model.PredictOne(example);
|
||
var prob := model.PredictProbaOne(example);
|
||
|
||
Println('Предсказанная порода:', classNames[pred]);
|
||
Println('Предсказанные вероятности:');
|
||
Println(classnames[0]:10,'-',prob[0]:0:2);
|
||
Println(classnames[1]:10,'-',prob[1]:0:2);
|
||
|
||
Plot.XLabel := df.ColumnNames[0];
|
||
Plot.YLabel := df.ColumnNames[1];
|
||
Plot.Title := 'Бульдоги и спаниели';
|
||
|
||
Plot.Points(X.Col(0),X.Col(1),y);
|
||
Plot.Points([example[0]],[example[1]],Colors.Black,size := 8);
|
||
|
||
var (A,B,C) := model.DecisionBoundary.Coefficients;
|
||
Plot.Line(A,B,C);
|
||
end. |