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+{
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+   "id": "8f78caf9-5e52-4f74-b7c7-aa11f4a18cd1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Задание 4: Методы многоклассовой классификации (Multiclass methods)(https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/multiclass/plot_multiclass_overview.html)\n",
+    "Цель: \n",
+    "Сравнить стратегии многоклассовой классификации `OneVsRestClassifier`, `OneVsOneClassifier`, `OutputCodeClassifier` на двух типах данных:\n",
+    "1. Сгенерированный датасет (через `make_classification`)\n",
+    "2. Внешний датасет (WINE QUALITY)\n",
+    "\n",
+    "Базовый классификатор – `DecisionTreeClassifier`.\n"
+   ]
+  },
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+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#ИМПОРТ БИБЛИОТЕК\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from sklearn.datasets import make_classification, fetch_openml\n",
+    "from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold, cross_validate\n",
+    "from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier, OneVsRestClassifier, OutputCodeClassifier\n",
+    "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n"
+   ]
+  },
+  {
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+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Сгенерированный датасет (make_classification)\n",
+    "\n",
+    "Создадим 500 образцов, 5 признаков, 4 класса."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "id": "35d79e7b-bf4b-4a45-a90a-52a130160c85",
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+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Распределение классов в сгенерированном датасете:\n",
+      "0    124\n",
+      "1    124\n",
+      "2    127\n",
+      "3    125\n",
+      "Name: count, dtype: int64\n",
+      "Размер: (500, 5)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X_gen, y_gen = make_classification(\n",
+    "    n_samples=500,\n",
+    "    n_features=5,\n",
+    "    n_informative=4,\n",
+    "    n_redundant=1,\n",
+    "    n_classes=4,\n",
+    "    n_clusters_per_class=1,\n",
+    "    random_state=42\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "print(\"Распределение классов в сгенерированном датасете:\")\n",
+    "print(pd.Series(y_gen).value_counts().sort_index())\n",
+    "print(f\"Размер: {X_gen.shape}\")"
+   ]
+  },
+  {
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+   "source": [
+    "1.1. Сравнение стратегий."
+   ]
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+    {
+     "data": {
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+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Средняя точность на сгенерированных данных:\n",
+      "OneVsOneClassifier        0.763560\n",
+      "DecisionTreeClassifier    0.753142\n",
+      "OutputCodeClassifier      0.746769\n",
+      "OneVsRestClassifier       0.720758\n",
+      "dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#данные 5 раз перемешиваются, и каждый раз разбиваются на 3 части. Итого 15 различных разбиений.\n",
+    "cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=3, n_repeats=5, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "#Создаются классификаторы\n",
+    "\n",
+    "tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0) #Она работает за счет разбиения обучающих данных на более мелкие подмножества и фокусирования \n",
+    "#на наиболее распространенном классе в каждом подмножестве. \n",
+    "#Повторяя этот процесс, модель может точно классифицировать входные данные на несколько различных классов\n",
+    "ovo = OneVsOneClassifier(tree)\n",
+    "#обучается набор бинарных классификаторов, где каждый классификатор обучается различать два класса\n",
+    "ovr = OneVsRestClassifier(tree)\n",
+    "#Обучает набор бинарных классификаторов, где каждый классификатор обучается различать один класс от остальных классов\n",
+    "ecoc = OutputCodeClassifier(tree, code_size=2)\n",
+    "#Этот метод обучает набор бинарных классификаторов, где каждый классификатор обучается различать определенный набор классов от остальных. \n",
+    "#Набор классов определяется кодовой книгой, которая генерируется случайным образом в scikit-learn.\n",
+    "\n",
+    "#Каждый классификатор прогоняется через 15 разбиений. Для каждого разбиения вычисляется точность.\n",
+    "results_tree = cross_validate(tree, X_gen, y_gen, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ovo = cross_validate(ovo, X_gen, y_gen, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ovr = cross_validate(ovr, X_gen, y_gen, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ecoc = cross_validate(ecoc, X_gen, y_gen, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "\n",
+    "#Из каждого словаря извлекаются значений точности.\n",
+    "scores_gen = pd.DataFrame({\n",
+    "    \"DecisionTreeClassifier\": results_tree[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OneVsOneClassifier\": results_ovo[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OneVsRestClassifier\": results_ovr[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OutputCodeClassifier\": results_ecoc[\"test_score\"],\n",
+    "})\n",
+    "\n",
+    "#Построение графика плотности\n",
+    "ax = scores_gen.plot.kde(legend=True)\n",
+    "ax.set_xlabel(\"Accuracy score\")\n",
+    "ax.set_title(\"Сгенерированный датасет: сравнение стратегий\")\n",
+    "plt.show()\n",
+    "\n",
+    "print(\"Средняя точность на сгенерированных данных:\")\n",
+    "print(scores_gen.mean().sort_values(ascending=False))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "b40c9a9e-9b4f-40a4-843d-376e427e1e9d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Интерпретация (сгенерированные данные):\n",
+    "1.OneVsRestClassifier Самый высокий пик, модель очень стабильна. Точность сосредоточена в районе 0.72–0.73. Вывод: Предсказуемый результат, но средняя точность ниже, чем у других моделей.\n",
+    "2.DecisionTreeClassifier Средняя стабильность, пик ниже, чем у зеленого графика. Точность, основная масса результатов около 0.74–0.75. Вывод: Классическое дерево решений показывает умеренные результаты.\n",
+    "3.OutputCodeClassifier Смещение вправо, пик находится в районе 0.76–0.77. Вывод: В среднем эта стратегия эффективнее двух предыдущих.\n",
+    "4.OneVsOneClassifier Самая широкая кривая, высокий разброс. Это единственная стратегия, которая дотягивается до точности 0.90–0.95. Но она же может показать результат ниже 0.65 Вывод: Самая нестабильная, но потенциально самая мощная модель.\n",
+    "\n",
+    "Итоговое сравнение: \n",
+    "Если нужна надежность: OneVsRest. Если нужна максимальная точность: OneVsOne, но нестабильная. Середнее: OutputCode — высокая точность при неплохой стабильности."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "aebdd663-0bf7-4234-b35a-f0e29d139d70",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "2. Внешний датасет – WINE QUALITY\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "id": "c9d5e6de-ae5b-4426-8941-7089930d15ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "=== Внешний датасет Wine Quality ===\n",
+      "Распределение классов (после кодирования):\n",
+      "0     10\n",
+      "1     53\n",
+      "2    681\n",
+      "3    638\n",
+      "4    199\n",
+      "5     18\n",
+      "Name: count, dtype: int64\n",
+      "Размер признаков: (1599, 11)\n",
+      "Уникальные классы: [0 1 2 3 4 5]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
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+      "Средняя точность на Wine Quality:\n",
+      "OutputCodeClassifier      0.594747\n",
+      "DecisionTreeClassifier    0.593996\n",
+      "OneVsOneClassifier        0.592120\n",
+      "OneVsRestClassifier       0.535835\n",
+      "dtype: float64\n"
+     ]
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+    "cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=3, n_repeats=5, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0)\n",
+    "ovo = OneVsOneClassifier(tree)\n",
+    "ovr = OneVsRestClassifier(tree)\n",
+    "ecoc = OutputCodeClassifier(tree, code_size=2)\n",
+    "\n",
+    "results_tree_w = cross_validate(tree, X_external, y_external, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ovo_w = cross_validate(ovo, X_external, y_external, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ovr_w = cross_validate(ovr, X_external, y_external, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "results_ecoc_w = cross_validate(ecoc, X_external, y_external, cv=cv, n_jobs=2)\n",
+    "\n",
+    "scores_external = pd.DataFrame({\n",
+    "    \"DecisionTreeClassifier\": results_tree_w[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OneVsOneClassifier\": results_ovo_w[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OneVsRestClassifier\": results_ovr_w[\"test_score\"],\n",
+    "    \"OutputCodeClassifier\": results_ecoc_w[\"test_score\"],\n",
+    "})\n",
+    "\n",
+    "ax = scores_external.plot.kde(legend=True)\n",
+    "ax.set_xlabel(\"Accuracy score\")\n",
+    "ax.set_title(\"Wine Quality: сравнение многоклассовых стратегий\")\n",
+    "plt.show()\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\nСредняя точность на Wine Quality:\")\n",
+    "print(scores_external.mean().sort_values(ascending=False))"
+   ]
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+    "Интерпретация (Wine Quality):\n",
+    "\n",
+    "1.OneVsRestClassifier: Худший среди представленных. Пик плотности находится в районе 0.535. Это значительно ниже, чем у других моделей. Модель показывает слабую предсказательную способность для этого набора данных.\n",
+    "2.DecisionTreeClassifier и OneVsOneClassifier: Результат хороший. Обе стратегии имеют основные пики в диапазоне 0.58 – 0.59. OneVsOne чуть более собрана, что говорит о чуть меньшей вариативности результатов по сравнению с синей линией.\n",
+    "3.OutputCodeClassifier: Результат самый высокий потенциал точности, но высокая нестабильность. Кривая сильно растянута вправо (до 0.65+). Это означает, что в некоторых случаях эта стратегия дает лучшую точность, чем все остальные, но ее результаты менее предсказуемы, распределение более пологое.\n",
+    "\n",
+    "Итоговое сравнение: \n",
+    "Победитель по стабильности: OneVsOneClassifier. Он дает стабильно высокую точность около 58-59%. Победитель по пиковой точности: OutputCodeClassifier. Если вам нужен точный результат но с риском разброса данных, стоит выбрать его. OneVsRestClassifier явно не подходит для данной задачи классификации вина с текущими настройками, маленькаая точность."
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