Mashinali o’qitish fanidan

---

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT 
TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI 
RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI 
Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent 
axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali 
AMALIY ISHI-4 
Mavzu: Logistik regressiya 
Mashinali o’qitish fanidan 
104-19-guruh talabasi 
Bajardi : Tohirov. A. 
Tekshirdi : Axrorov M. 
 
 
 
Samarqand -2022

---

Mavzu: Logistik regressiya tushunchasi va ularni mashinali o’qitishda 
qo’llanilishi. 
Biz bu laboratoriya topshirig’ini Mathlab dasturida tayyor kutubxonalardan 
foydalanib vazifani bajaramiz. Men bu vazifani talabalar sessiya imtixonini 
topshirdimi yoki yo’qmi shu haqda tayyorladim. Ya’ni bizga ma’lumki talaba sessiya 
imtixoniga kirishi uchun avval fandan kamida 60 bal va sessiya imtixonida ham 
kamida 60 ball olsa u sessiyani topshirgan hisoblanadi. Men bu laboratoriya ishini 
100 ta talaba misolida ishladim. Unda amallarni ketma – ket bajaramiz. 
Bu Mathlab dasturining ishchi oynasi hisoblanadi. Bizga kerak bo’lgan kutubxonani 
chaqirib olishimiz uchun uni qadam va qadam bajaramiz. 
Bizga kerakli bo’lgan fayl ishchi stolda joylashgan papka ichida joylashgan. 

---

Faylni manzilidan yuklab olamiz 

---

Bu yerda biz 
main.m 
faylini ochib oldik va unga o’zgartirishlar kiritdik. Bu yerda 
xlabel 
bu sessiya paytigacha olgan bali, 
ylabel 
sessiyada olgan bali hisoblanadi. 

---

Bu yerda 
plotData.m 
faylini ko’rib turibsiz. Bu faylda asosan bizga natijani chiqarib 
beruvchi grafik haqida berilgan. Bu yerda 
pos 
degani sessiya topshirganlar 
neg 
esa 
sessiyani topshirmaganlar grafiklarini chiqarib beradi. Yashil ko’rsatkich bilan belgilangan 
joy grafikda hosil bo’luvchi shakllar va uning rangini anglatadi. Undan keyingi yozuvlar 
ya’ni 
MarkerSize 
buyruqlari shakllarning o’lchami hisoblanadi 

---

Natijani ko’rish uchun bizga kerakli bo’lgan joyni belgilaymiz va 
F9 
yoki 
Evaluate 
Selection 
buyrug’ini tanlimiz va bizga natijani ko’rsatib beradi. 
Mana ko’rib turibsizki, bizning natija grafigimizda qizil bilan belgilanganlar 
sessiya 
topshirganlar 
va yashil bilan belgilanganlar 
sessiya topshirmaganlar 
hisoblanadi. 

---

Ball olgan talabalar ballari. 
 
ILOVA 
Dasturning kodi: 
%% Initialization 
clear; close 
all
; clc 
%% Load Data
% The first two columns contains the exam scores and the third column
% contains the label.
data = load(
'Data.txt'
); 
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); 
%% ==================== Part 1: Plotting ====================
% We start the exercise by first plotting the data to understand the
% the problem we are working with.
fprintf([
'Plotting data with + indicating (y = 1) examples and o ' 
... 
'indicating (y = 0) examples.\n'
]); 
plotData(X, y); 
% Put some labels 
hold 
on
; 
% Labels and Legend 
xlabel(
'Exam 1 score'
) 
ylabel(
'Exam 2 score'
) 
% Specified in plot order 
legend(
'Admitted'
, 
'Not admitted'
) 
hold 
off
; 

---

XULOSA 
Mening xulosam shuki logistik regrissiya orqali malumotlarni saralashni 
o’rgandim. Matlab dasturida grafiklar bilan ishlashni ko’rdim.