{"id":19238025,"url":"https://github.com/floressek/med","last_synced_at":"2026-06-15T04:31:53.310Z","repository":{"id":261674823,"uuid":"884749025","full_name":"Floressek/MED","owner":"Floressek","description":"Niniejsze repozytorium zawiera materiały i rozwiązania z laboratoriów realizowanych w ramach przedmiotu Metody Eksploracji Danych. Celem zajęć jest zapoznanie się z różnorodnymi technikami analizy danych.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-01-07T00:35:37.000Z","size":22185,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-02-23T13:51:54.572Z","etag":null,"topics":["classification","data-science","linear-regression","logistic-regression"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Floressek.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-11-07T10:17:05.000Z","updated_at":"2025-01-02T18:25:46.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-12-14T21:38:16.481Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/Floressek/MED","commit_stats":null,"previous_names":["floressek/med_lab1","floressek/med"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/Floressek/MED","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Floressek%2FMED","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Floressek%2FMED/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Floressek%2FMED/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Floressek%2FMED/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Floressek","download_url":"https://codeload.github.com/Floressek/MED/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Floressek%2FMED/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34348291,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-15T02:00:07.085Z","response_time":63,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["classification","data-science","linear-regression","logistic-regression"],"created_at":"2024-11-09T16:29:04.020Z","updated_at":"2026-06-15T04:31:53.294Z","avatar_url":"https://github.com/Floressek.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Metody Eksploracji Danych (MED)\n\nAutorzy: Izabela Skowron i Szymon Florek\n\n## Opis Projektu\n\nNiniejsze repozytorium zawiera materiały i rozwiązania z laboratoriów realizowanych w ramach przedmiotu **Metody Eksploracji Danych**. Celem zajęć jest zapoznanie się z różnorodnymi technikami analizy danych, w tym:\n\n- **Regresja liniowa**: modelowanie zależności między zmiennymi ciągłymi.\n- **Regresja logistyczna**: analiza zależności między zmiennymi, gdzie zmienna zależna jest dychotomiczna.\n- **Klasyfikatory**: implementacja i ocena różnych algorytmów klasyfikacyjnych, takich jak drzewa decyzyjne, k-NN, SVM i inne.\n\n## Struktura Repozytorium\n\nRepozytorium podzielone jest na katalogi odpowiadające poszczególnym laboratoriom:\n\n- `MED_LAB_1/` - materiały z pierwszego laboratorium dotyczącego analizy regresji liniowej.\n- `MED_LAB_2/` - materiały z drugiego laboratorium poświęconego analizie regrejsi logistycznej (logit).\n- `MED_LAB_3/` - materiały z trzeciego laboratorium obejmującego analizę klasyfikatorow. Obecnie w produkcji\n\n## Wymagania\n\nAby zapewnić kompatybilność z Pythonem 3.12, zaleca się użycie następujących wersji pakietów:\n\n- **NumPy**: `1.26.3`\n- **pandas**: `2.2.3`\n- **Matplotlib**: `3.7.1`\n- **scikit-learn**: `1.5.2`\n- **statsmodels**: `0.14.4`\n\nAby zainstalować te pakiety, użyj następujących poleceń:\n\n```bash\npip install numpy==1.26.3\npip install pandas==2.2.3\npip install matplotlib==3.7.1\npip install scikit-learn==1.5.2\npip install statsmodels==0.14.4\n```\n\nPamiętaj, że niektóre z tych pakietów mogą wymagać dodatkowych zależności. Zaleca się instalację wirtualnego środowiska, aby uniknąć konfliktów z innymi projektami.\n\nJeśli napotkasz problemy z instalacją lub działaniem tych pakietów, sprawdź dokumentację każdego z nich pod kątem kompatybilności z Pythonem 3.12. \n\n## Uruchomienie\n\n1. Sklonuj repozytorium:\n\n   ```bash\n   git clone https://github.com/Floressek/MED.git\n   ```\n\n2. Przejdź do wybranego katalogu laboratorium:\n\n   ```bash\n   cd MED/MED_LAB_X  # Zamień X na numer laboratorium\n   ```\n\n3. Uruchom skrypt:\n\n   ```bash\n   python main.py\n   ```\n\n## Licencja\n\nProjekt jest licencjonowany na podstawie licencji MIT.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ffloressek%2Fmed","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Ffloressek%2Fmed","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ffloressek%2Fmed/lists"}