Ответ по предмету Русский язык: Если обстоятельством называется второстепенных членов предложения состава сказуемого,характеризующий действие или признак с разных сторон,то какие слова в данном предложении выполненяют функцию обстоятельства? После полуночи(1) по звёздному(2) небу(3)

Предмет: Физика, автор: szaec71

На гладенькому столі лежить брусок масою m = 4 кг. До бруска прив'язані два шнури, перекинуті через нерухомі блоки, прикріплені до протилежних країв столу. До кінців шнурів підвішені гирі, маса яких m1 =1 кг і m2 = 2 кг. Знайти прискорення a, з яким рухається брусок, і силу T натягу кожного зі шнурів. Масою блоків і тертям в них знехтувати.

1 год назад

Предмет: История, автор: stryk84

Хто з диктаторів більше прагнув зберегти республік

1 год назад

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)}')

1 год назад

Предмет: Математика, автор: sudzuharasenpai

Упрости выражение: √48+√147+√12.

7 лет назад

Предмет: Английский язык, автор: petrkoster

3. Выбери правильный вариант употребления местоимений.
… brother is a pupil. … loves to sing very much. … like to listen to …singing.
… favourite song is «Yesterday».
a) ) we, her, she, your, my
b) their, she, they, our, us
c) my, he, I, his, my
d) she, I, her, his, our
4. Выбери строку, где правильно употреблены a, some co словами: water,
dog, armchair, sugar.
a) a water, a dog, an armchair, some sugar
b) some water, a dog, an armchair, some sugar
c) some water, a dog, some armchair, some sugar
d) some water, some dog, an armchair, some sugar
8. Выбери вариант, где вопросительное предложение построено правильно.
a) Do you get up early every day?
b) You get up early every day?
c) You do get up early every day?
d) Get you up every day early?

7 лет назад

Ответы