Задание 4 (Ensemble Methods c Random Forest)

README.md

@@ -1,17 +1,20 @@
-# Лабораторная работа по Машинному обучению
+# Ensemble Methods - Random Forest для обнаружения мошенничества
 
 ## Описание проекта
-Исследование методов машинного обучения с использованием scikit-learn, pandas и matplotlib.
+Реализация Random Forest из раздела Ensemble Methods scikit-learn для бинарной классификации на синтетических и реальных данных.
 
-## Установка и запуск
+## Структура
-1. Создайте виртуальное окружение: `python -m venv ml_env`
+- `ensemble_methods_random_forest.ipynb` - основной ноутбук с анализом
-2. Активируйте окружение: `source ml_env/bin/activate` (Linux/Mac) или `ml_env\Scripts\activate` (Windows)
+- `requirements.txt` - зависимости
-3. Установите зависимости: `pip install -r requirements.txt`
+- `data/` - папка с данными (если используются локальные файлы)
-4. Запустите JupyterLab: `jupyter lab`
 
-## Зависимости
+## Используемые технологии
+- Python 3.8+
 - scikit-learn
-- matplotlib
+- pandas, numpy
-- pandas
+- matplotlib, seaborn
-- openml
+
-- jupyterlab
+## Запуск
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+jupyter lab ensemble_methods_random_forest.ipynb