Помогите пожалуйста решить 🙏🙏🙏. 2 С помощью ансамблевых методов классификации (выбрать любой метод) предсказать артериальное давление пациентов, страдающих диабетом. В качестве датасета использовать diabetes.csv. Определить метрики предсказаний.

Для решения данной задачи можно использовать ансамблевый метод классификации, такой как случайный лес.

Вот пример кода на языке Python, который решает данную задачу:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# Разделение данных на признаки и целевую переменную
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание модели случайного леса
model = RandomForestClassifier()

# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание на тестовой выборке
y_pred = model.predict(X_test)

# Вычисление метрик предсказаний
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

# Вывод метрик предсказаний
print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1-score:", f1)

В данном примере мы используем библиотеку pandas для загрузки данных из файла diabetes.csv. Затем мы разделяем данные на признаки (X) и целевую переменную (y). Далее мы разделяем данные на обучающую и тестовую выборки с помощью функции train_test_split.

Затем мы создаем модель случайного леса и обучаем ее на обучающей выборке. После этого мы делаем предсказание на тестовой выборке и вычисляем метрики предсказаний, такие как точность (accuracy), точность (precision), полноту (recall) и F1-меру (f1-score).

Наконец, мы выводим значения метрик предсказаний на экран.

Обратите внимание, что в данном примере мы использовали все признаки из датасета diabetes.csv. В зависимости от задачи и требований можно провести предварительный анализ данных и выбрать наиболее значимые признаки для обучения модели.