5. Зміст звіту #

Звіт здають разом із вихідним кодом програми. Він має містити такі розділи.

1. Титульна сторінка — назва дисципліни, номер і тема лабораторної роботи («Класифікація. Метод $k$ найближчих сусідів»), прізвище та група студента, дата.

2. Мета роботи — стисле формулювання (див. 1purpose.md).

3. Коротка теорія — своїми словами: суть задачі класифікації; означення kNN і його алгоритм; функції відстані; роль $k$ і нормалізації ознак; матриця невідповідності та метрики (правильність, точність, чутливість, специфічність, $F_1$, MCC).

4. Аудиторна частина — розв’язання задач із 3classroom.md з проміжними кроками: таблиця відстаней і голосування (Задача 1); обчислення всіх метрик за матрицею невідповідності (Задача 2); порівняння функцій відстані (Задача 3).

5. Опис програми — обрана мова та бібліотеки; формат вхідного CSV (ознаки й стовпець класу); як реалізовано читання даних, обчислення відстаней, голосування, нормалізацію та (за наявності) зважування; який рівень складності виконано.

6. Результати роботи програми — лістинг або знімок виводу: класифікація об’єкта з показом $k$ найближчих сусідів; обов’язково — перевірка на даних Задачі 1 (клас A для $k = 1$ і $k = 3$) і на реальному наборі (напр. Iris).

7. Оцінка якості (для середнього/високого рівня) — вплив нормалізації та вибору $k$; для високого рівня — матриця невідповідності та метрики (accuracy, precision, recall) на тестовій вибірці, з коментарем.

8. Досягнутий рівень — базовий / середній / високий і які пункти охоплено.

9. Висновки — що реалізовано, які труднощі виникли (напр. вибір $k$, потреба в нормалізації, опрацювання категоріальних ознак) і чого ви навчилися.

Вимоги до здавання. Програма має бути працездатною й давати результат, що збігається з обчисленням «руками» на контрольних даних Задачі 1. Значення метрик завжди супроводжуйте вказівкою, який клас вважали позитивним.

Laboratory/Laboratory6/5report.md · 3.4 KB · updated 2026-08-04 23:17