Все задания

ВСР, Задание 2.2/apartments.ipynb

+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "596806be",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "using LinearAlgebra\n",
+    "using Statistics\n",
+    "using Random\n",
+    "using Printf\n",
+    "\n",
+    "function create_data()\n",
+    "    Random.seed!(1)\n",
+    "    n = 1000\n",
+    "    \n",
+    "    area = rand(20:200, n)\n",
+    "    rooms = rand(1:4, n)\n",
+    "    age = rand(0:50, n)\n",
+    "    floor = rand(1:22, n)\n",
+    "    distance = rand(1.0:30.0, n)\n",
+    "    \n",
+    "    X = hcat(ones(n), area, rooms, age, floor, distance)\n",
+    "    \n",
+    "    true_coeffs = [1500000, 120000, 800000, -25000, 50000, -75000]\n",
+    "    \n",
+    "    y = X * true_coeffs + randn(n) * 500000\n",
+    "    \n",
+    "    return X, y, [\"Intercept\", \"Area\", \"Rooms\", \"Age\", \"Floor\", \"Distance\"]\n",
+    "end\n",
+    "\n",
+    "function split_data(X, y, test_size=0.2)\n",
+    "    \n",
+    "    n = size(X, 1)\n",
+    "    indices = shuffle(1:n)\n",
+    "    test_rows = Int(round(n * test_size))\n",
+    "    \n",
+    "    train_indices = indices[1:end-test_rows]\n",
+    "    test_indices = indices[end-test_rows+1:end]\n",
+    "    \n",
+    "    X_train, y_train = X[train_indices, :], y[train_indices]\n",
+    "    X_test, y_test = X[test_indices, :], y[test_indices]\n",
+    "    \n",
+    "    return X_train, y_train, X_test, y_test\n",
+    "end\n",
+    "\n",
+    "function linear_regression(X, y)\n",
+    "    coefficients = X \\ y\n",
+    "    return coefficients\n",
+    "end\n",
+    "\n",
+    "function evaluate_model(X_test, y_test, coefficients)\n",
+    "    predictions = X_test * coefficients\n",
+    "    mse = mean((predictions .- y_test).^2)\n",
+    "    rmse = sqrt(mse)\n",
+    "    mae = mean(abs.(predictions .- y_test))\n",
+    "    r_squared = 1 - sum((y_test .- predictions).^2) / sum((y_test .- mean(y_test)).^2)\n",
+    "\n",
+    "    println(\"Метрики качества:\")\n",
+    "    @printf \"MSE: %.2f\\n\" mse\n",
+    "    @printf \"RMSE: %.2f руб\\n\" rmse\n",
+    "    @printf \"MAE: %.2f руб\\n\" mae  \n",
+    "    @printf \"R²: %.4f\\n\" r_squared\n",
+    "    \n",
+    "    return predictions, (mse=mse, rmse=rmse, mae=mae, r_squared=r_squared)\n",
+    "end\n",
+    "\n",
+    "function main()\n",
+    "    println(\"=\"^50)\n",
+    "    println(\"ПРОЕКТ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА НЕДВИЖИМОСТЬ\")\n",
+    "    println(\"=\"^50)\n",
+    "    \n",
+    "    X, y, names = create_data()\n",
+    "    \n",
+    "    X_train, y_train, X_test, y_test = split_data(X, y)\n",
+    "    println()\n",
+    "    \n",
+    "    coefficients = linear_regression(X_train, y_train)\n",
+    "    println()\n",
+    "    \n",
+    "    println(\"Коэффициенты модели:\")\n",
+    "    for (i, name) in enumerate(names)\n",
+    "        println(\"$name: \", round(coefficients[i], digits=2))\n",
+    "    end\n",
+    "    println()\n",
+    "    \n",
+    "    predictions, metrics = evaluate_model(X_test, y_test, coefficients)\n",
+    "    println()\n",
+    "    \n",
+    "    println(\"Пример прогнозирования для новой квартиры:\")\n",
+    "    println(\"\")\n",
+    "    new_apartment = [2, 38, 1, 13, 18, 20]\n",
+    "    predicted_price = dot(new_apartment, coefficients)\n",
+    "    println(\"Характеристики квартиры:\")\n",
+    "    println(\"Площадь: $(new_apartment[2]) м²\")\n",
+    "    println(\"Количество комнат: $(new_apartment[3])\")\n",
+    "    println(\"Возраст квартиры: $(new_apartment[4]) лет\")\n",
+    "    println(\"Этаж квартиры: $(new_apartment[5])\")\n",
+    "    println(\"Расстояние до центра: $(new_apartment[6]) км\")\n",
+    "    println(\"\")\n",
+    "\n",
+    "    @printf \"Предсказанная цена: %.2f рублей\\n\" predicted_price\n",
+    "    \n",
+    "    return coefficients, metrics\n",
+    "end\n",
+    "\n",
+    "if abspath(PROGRAM_FILE) == @__FILE__\n",
+    "    coefficients, metrics = main()\n",
+    "end"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "3582b451",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Комментарии по коду\n",
+    "## Функция create_data\n",
+    "Функция генерирует данные из 1000 наблюдений для обучения модели.\n",
+    "\n",
+    "Характеристики данных:\n",
+    "- Площадь квартиры\n",
+    "- Количество комнат\n",
+    "- Год постройки квартиры\n",
+    "- Этаж квартиры\n",
+    "- Расстояние до центра города \n",
+    "\n",
+    "Эти характеристики заносятся в матрицу Х.\n",
+    "\n",
+    "Также есть истинные коэффициенты квартиры:\n",
+    "- Базовая стоимость квартиры\n",
+    "\t+ 1.500.000 рублей (1) - для регионов\n",
+    "\t+ 2.250.000 рублей (1,5) - для Санкт-Петербурга\n",
+    "\t+ 3.000.000 рублей (2) - для Москвы\n",
+    "- Площадь квартиры (+120.000 рублей / м²)\n",
+    "- Количество комнат (+800.000 рублей / комната)\n",
+    "- Год постройки квартиры (-25.000 рублей / год)\n",
+    "- Этаж квартиры (+50.000 рублей / этаж)\n",
+    "- Расстояние до центра города (-75.000 рублей / км)\n",
+    "\n",
+    "В итоге в переменной y мы получаем вектор цен для 1.000 квартир\n",
+    "\n",
+    "## Функция split_data\n",
+    "Функция разделяет данные на обучающую (80%) и тестовую (20%) выборки. Для того, чтобы не было упорядоченности данных массив из 1000 чисел перемешивается.\n",
+    "\n",
+    "## Функция linear_regression\n",
+    "Функция находит коэффициенты линейной модели, которые лучше всего описывают зависимость между характеристиками и ценой.\n",
+    "\n",
+    "## Функция evaluate_model\n",
+    "Функция оценивает точность модели, используя различные метрики.\n",
+    "\n",
+    "Используемые метрики:\n",
+    "- MSE (Среднеквадратичное отклонение)\n",
+    "- RMSE (Среднеквадратическая ошибка)\n",
+    "- MAE (Средняя абсолютная ошибка)\n",
+    "- R² (Коэффициент детерминации)\n",
+    "\n",
+    "## Функция main\n",
+    "Основная функция программы, в которой выводится пример прогнозирования цены для новой квартиры."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Julia 1.11.6",
+   "language": "julia",
+   "name": "julia-1.11"
+  },
+  "language_info": {
+   "file_extension": ".jl",
+   "mimetype": "application/julia",
+   "name": "julia",
+   "version": "1.11.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}

ИСР, Задание 1.2/install.bat

+@echo off
+chcp 65001 >nul
+echo.
+
+:: Проверка прав администратора
+net session >nul 2>&1
+if %errorLevel% neq 0 (
+    echo ОШИБКА: Требуются права администратора!
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+:: Установка Chocolatey
+where choco >nul 2>&1
+if errorlevel 1 (
+    echo Установка Chocolatey...
+    powershell -Command "Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))"
+    if errorlevel 1 (
+        echo Ошибка установки Chocolatey!
+        pause
+        exit /b 1
+    )
+) else (
+    echo Chocolatey уже установлен
+)
+
+echo.
+echo Установка ПО...
+choco install vscode -y  || echo Ошибка установки vscode
+choco install docker-desktop -y  || echo Ошибка установки docker-desktop
+choco install pycharm-community -y  || echo Ошибка установки pycharm-community
+choco install git -y  || echo Ошибка установки git
+choco install github-desktop -y  || echo Ошибка установки github-desktop
+choco install python -y  || echo Ошибка установки python
+choco install rust -y  || echo Ошибка установки rust
+choco install 7zip -y  || echo Ошибка установки 7zip
+choco install googlechrome -y  || echo Ошибка установки googlechrome
+choco install firefox -y  || echo Ошибка установки firefox
+choco install wsl2 -y  || echo Ошибка установки wsl2
+choco install julia -y  || echo Ошибка установки julia
+choco install maxima -y  || echo Ошибка установки maxima
+choco install gimp -y  || echo Ошибка установки gimp
+choco install miktex -y  || echo Ошибка установки miktex
+choco install texstudio -y  || echo Ошибка установки texstudio
+choco install anaconda3 -y  || echo Ошибка установки anaconda3
+choco install sumatrapdf -y  || echo Ошибка установки sumatrapdf
+choco install flameshot -y  || echo Ошибка установки flameshot
+
+echo.
+echo Установка расширений VSCode...
+powershell -Command "code --install-extension ms-python.python" || echo Ошибка установки расширения Python
+powershell -Command "code --install-extension rust-lang.rust-analyzer" || echo Ошибка установки расширения Rust
+powershell -Command "code --install-extension julialang.language-julia" || echo Ошибка установки расширения Julia
+
+echo.
+echo Установка WSL...
+wsl --install --no-distribution || echo Ошибка установки WSL
+wsl --install -d Ubuntu-22.04 || echo Ошибка установки Ubuntu 22.04
+wsl --install -d Ubuntu-24.04 || echo Ошибка установки Ubuntu 24.04
+
+echo.
+echo Установка завершена успешно!
+echo.
+pause
\ No newline at end of file