ЕГЭ - 2026 год

2 задачи
Число у задачи — рейтинг сложности, слово рядом — насколько она трудна по сравнению с другими задачами такого же типа. Шкалы задач с ответом и задач с кодом между собой не сравниваются. Рядом — счётчики попыток: успешные, неуспешные.

Значение арифметического выражения 4265 + 4150 + 450 − x, где x — целое положительное число, не превышающее 3003, записали в 4-ричной системе счисления.

Определите наименьшее значение x, при котором количество нулей в 4-ричной записи числа, являющегося значением данного арифметического выражения, равно 218. В ответе запишите число в десятичной системе счисления.

Вы работаете с классическим датасетом Boston Housing Dataset, который содержит информацию о ценах на недвижимость в пригородах Бостона. Датасет включает 13 признаков, влияющих на медианную стоимость домов. Ваша задача — построить модель множественной линейной регрессии и проанализировать факторы, влияющие на цену.

Описание признаков:


 
Признак Описание Единицы
crim Уровень преступности на душу населения %
zn Доля жилых зон для участков > 25,000 кв. футов %
indus Доля промышленных площадей %
chas Расположение у реки (1 = да, 0 = нет) бинарный
nox Концентрация оксида азота (загрязнение воздуха) ppm
rm Среднее количество комнат в доме количество
age Доля домов, построенных до 1940 года %
dis Средневзвешенное расстояние до центров занятости единицы
rad Индекс доступности радиальных магистралей индекс
tax Ставка налога на имущество $ за $10,000
ptratio Соотношение учеников к учителям число
lstat % населения с низким статусом %
medv Медианная стоимость дома (целевая переменная) $1000

Задание

  1. Загрузите датасет из прикрепленного файла
  2. Выберите 5 наиболее важных признаков для модели:
    • rm (количество комнат)
    • lstat (% населения с низким статусом)
    • ptratio (соотношение учеников к учителям)
    • dis (расстояние до центров занятости)
    • crim (уровень преступности)
  3. Создайте X (признаки) и y (целевая переменная medv)
  4. Создайте и обучите модель LinearRegression
  5. Выведите коэффициенты для каждого признака
  6. Выведите intercept модели
Примечание
1) Название коэффициентов выводить не надо
2) В этой задаче не используйте разделение на обучающую и тестовую выборки для упрощения задачи.
Поделиться
Класснуть