From 782a404c4315ca1639834f5f80628e6ff1a550a2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ShchipkovMY Date: Mon, 20 Oct 2025 11:39:23 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D0=B7=D0=BC=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D0=BB(?= =?UTF-8?q?=D0=B0)=20=D0=BD=D0=B0=20'labworks/LW1/report.md'?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- labworks/LW1/report.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/labworks/LW1/report.md b/labworks/LW1/report.md index 595fb95..846c8f7 100644 --- a/labworks/LW1/report.md +++ b/labworks/LW1/report.md @@ -21,7 +21,7 @@ from keras.datasets import mnist ``` ### Пункт 3 -Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60000:10000 элементов. При разбиении параметр random_state выбрали 20. +Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60000:10000 элементов. При разбиении параметр random_state выбрали 27. Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных. ```python (X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data() @@ -30,7 +30,7 @@ from sklearn.model_selection import train_test_split X=np.concatenate((X_train,X_test)) y=np.concatenate((y_train,y_test)) #разбиваем по вариантам -X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=20) +X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=27) #вывод размерностей print('Shape of X train:',X_train.shape) print('Shape of y train:',y_train.shape)