LR3

labs/OATD_LR3.md

@@ -9,11 +9,11 @@
 
 1. Загрузить выборки по варианту из лабораторной работы №2. Стемминг проводить не нужно.
 2. Используя GridSearchCV произвести предварительную обработку данных и настройку методов классификации в соответствие с заданием, 
-вывести оптимальные значения параметров и качество классификации модели (взвешенная f1-мера) с данными параметрами. 
+вывести оптимальные значения параметров и качество классификации модели (взвешенная f1-мера) с данными параметрами. Область поиска параметров прдеварительно обработки выбрать с учетом результатов ЛР2.
 3. Перевести выборку к векторному представлению word embedding согласно варианту.
-4. Провести обучение и настройку тех же алгоритмов классификации и с теми же параметрами, что и в п.2, но на векторизованной выборке
+4. Провести обучение и настройку тех же алгоритмов классификации и с теми же параметрами, что и в п.2, но на выборке, представленной с помощью word embedding
 5. По каждому пункту работы занести в отчет программный код и результат вывода.
-6. Оформить сравнительную таблицу с результатами классификации различными методами с разными настройками. 
+6. Оформить сравнительную таблицу с результатами классификации различными методами с разными настройками. Объяснить результаты и подумать, как их можно улучшить.
 Сделать выводы о наиболее подходящем методе классификации ваших данных с указанием параметров метода и описанием предварительной обработки данных.