# 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](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](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**.