Предмет: Другие предметы, автор: dianric

ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА!!!!!!Перечислите универсальные черты характера, отличающие успешного специалиста в любой области

Ответы

Автор ответа: Тиходум
10
1). Любить то, чем занимаешься.
2). Каждый день самосовершенствоваться, проводит анализ своего труда.
3). Быть трудолюбивым.
4). Ответственность очень важна.
5). Цепкость, упорство, для успешных людей нет слов: «не получилось».
6). Умение признавать свои ошибки и идти дальше.
7). Уметь объединять вокруг себя коллег для общего дела. И не просто работать с ними, а именно нужно выстраивать доверительные, человеческие отношения.
8). Силы воли и самодисциплина очень важны для достижения успеха в работе.
9). При всём этом не терять себя как личность)

dianric: да
Тиходум: Приятная встреча)
dianric: да это точно
Тиходум: по географии правильно было?
dianric: да правильно 5 поставили спасибо что помогаите
Тиходум: Очень рад за вас!
dianric: спасибо,а то у меня почти такой радости и нет я перевилась в другую школу и там как то по другому всё
Тиходум: Да, это сложно. Сам школу меня три раза
Тиходум: Но всё норм будет, не переживайте
dianric: Да спасибо за поддержку
Похожие вопросы
Предмет: Другие предметы, автор: Аноним
Здравствуйте. В коде ошибка в строке grid_search.fit (X_train.values, y_train.values) Код написан на пайтон. Заранее огромное спасибо просто не понимаю. Вот весь код. import pandas as pd #Импорт библиотеки Pandas - для работы с датафреймами
import numpy as np #Импорт библиотеки NumPy - для работы с массивами

import matplotlib.pyplot as plt #Для работы с графиками


#Импорт модели обучения

from sklearn.linear_model import Ridge


#Импорт класса для решетчатого поиска с перекрестной валидацией

#И функции для разделения данных на наборы

from sklearn.model_selection import GridSearchCV,train_test_split


#Загружаем файл как объект DataFrame с помощью библиотеки Pandas

df = pd.read_csv("/content/DRUGS_exam_classification.csv", sep = ',',

index_col ='ChEMBL ID')

#Выбираем из них только те, что подходят под условия

filt=df.loc[(df['Heavy Atoms']>=12) & (df['Heavy Atoms']<=25)]

#Задаем целевое поле

y = df_filt['Molecular Species']

#Задаем поля дескрипторов

X = df_filt[['Molecular Weight','AlogP','Polar Surface Area','QED Weighted','CX LogP','CX LogD','Heavy Atoms']]

#Делим данные на обучающий и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=42)


#Задаем варьирующийся параметр модели 'alpha'

param_grid = {'alpha': [0.01,0.1,1,10]}

#Настраиваем параметры поиска - саму модель, число блоков валидации - 10

#И указываем метрику R^2

grid_search = GridSearchCV(Ridge(random_state=42),param_grid,

cv=10, scoring='roc_auc')

#Обучаем модели на подготовленном тренировочном наборе

grid_search.fit (X_train.values, y_train.values)

#Оцениваем лучшую модель (она автоматически сохраняется в grid_search)

score = grid_search.score(X_test.values,y_test.values)

print(f'Параметры лучшей модели: {grid_search.best_params_}')

print(f'R^2 модели при кросс-валидации - {round(grid_search.best_score_,6)}')

print(f'R^2 модели на тестовом наборе - {round(score,6)}')


#Создаем список для значений коэффициентов при разных alpha

coefs=[]

#И список значений alpha

alphas=[0.01,0.1,1,10]

#Рассчитываем модель при разных альфа

for i in alphas:

ridge = Ridge(alpha=i)

ridge.fit(X_train.values, y_train.values)

#Заносим значения коэффициентов в список

coefs.append(ridge.coef_)

#Создаем область рисования

fig = plt.figure(figsize=[10,10])

#Для каждого из 6 дескрипторов

for i in range(1,7):

#Создаем subplot

fig.add_subplot(2,3,i)

#И строим значения коэффициента для каждого alpha

plt.plot(alphas,[coefs[0][i-1],coefs[1][i-1],coefs[2][i-1],coefs[3][i-1]])

#Подписываем оси и название

plt.xlabel('alpha')

plt.xscale('log')

plt.ylabel('Весовой коэффициент параметра')

plt.title(X.keys()[i-1])

#Делаем красиво

plt.tight_layout()


#Вводим дескрипторы молекулы для поиска

x_unknown = np.array([[280.45,63.22,0.12,1.45,1.28,19]])

#Используем метод predict для классификации молекулы

result=grid_search.predict(x_unknown)

print(f'AlogP целевой молекулы равен {round(result[0],3)}')
Предмет: Математика, автор: sudzuharasenpai