Рассмотрим возможности создания искусственных наборов данных с заданными свойствами для задач классификации. Как и датасеты для кластеризации их можно получить специальной функцией библиотеки Scikit-learn - make_classification. Она имеет следующие параметры: n_samples - количество точек данных; n_classes - количество классов; n_features - число признаков разных типов, количество каждого из которых задается параметрами: n_informative - информативные, n_redundant - производные (линейные комбинации информативных), n_repeated - повторяющиеся...

Перед тем как начать, убедитесь, что у вас установлен .NET SDK. Проверить это можно командой: dotnet --version Если .NET SDK не установлен, скачайте и установите его с официального сайта. Перед началом работы установим нужные пакеты NuGet. Они необходимы для взаимодействия с базой данных и генерации моделей: dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.Design dotnet add package Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL Для работы с Entity Framework Core и генерации моделей из базы данных необходимо установить глобальный инструмент dotnet-ef...