Metody Eksploracji Danych (MED)

Autorzy: Izabela Skowron i Szymon Florek

Opis Projektu

Niniejsze repozytorium zawiera materiały i rozwiązania z laboratoriów realizowanych w ramach przedmiotu Metody Eksploracji Danych. Celem zajęć jest zapoznanie się z różnorodnymi technikami analizy danych, w tym:

• Regresja liniowa: modelowanie zależności między zmiennymi ciągłymi.
• Regresja logistyczna: analiza zależności między zmiennymi, gdzie zmienna zależna jest dychotomiczna.
• Klasyfikatory: implementacja i ocena różnych algorytmów klasyfikacyjnych, takich jak drzewa decyzyjne, k-NN, SVM i inne.

Struktura Repozytorium

Repozytorium podzielone jest na katalogi odpowiadające poszczególnym laboratoriom:

• MED_LAB_1/ - materiały z pierwszego laboratorium dotyczącego analizy regresji liniowej.
• MED_LAB_2/ - materiały z drugiego laboratorium poświęconego analizie regrejsi logistycznej (logit).
• MED_LAB_3/ - materiały z trzeciego laboratorium obejmującego analizę klasyfikatorow. Obecnie w produkcji

Wymagania

Aby zapewnić kompatybilność z Pythonem 3.12, zaleca się użycie następujących wersji pakietów:

• NumPy: 1.26.3
• pandas: 2.2.3
• Matplotlib: 3.7.1
• scikit-learn: 1.5.2
• statsmodels: 0.14.4

Aby zainstalować te pakiety, użyj następujących poleceń:

pip install numpy==1.26.3
pip install pandas==2.2.3
pip install matplotlib==3.7.1
pip install scikit-learn==1.5.2
pip install statsmodels==0.14.4

Pamiętaj, że niektóre z tych pakietów mogą wymagać dodatkowych zależności. Zaleca się instalację wirtualnego środowiska, aby uniknąć konfliktów z innymi projektami.

Jeśli napotkasz problemy z instalacją lub działaniem tych pakietów, sprawdź dokumentację każdego z nich pod kątem kompatybilności z Pythonem 3.12.

Uruchomienie

1. Sklonuj repozytorium:

   git clone https://github.com/Floressek/MED.git

2. Przejdź do wybranego katalogu laboratorium:

   cd MED/MED_LAB_X  # Zamień X na numer laboratorium

3. Uruchom skrypt:

   python main.py

Licencja

Projekt jest licencjonowany na podstawie licencji MIT.