Для себя Задача по машинному обучению. Необходимо разработать программу с интерфейсом, реализующую алгоритм RS1, который основан на теории приближенных множеств (Rough set theory). Сеты для работы нужно брать исключительно с репозитория UCI Machine Learning Repository. Что должна включать в себя программа: 1) Естественно, уметь работать с датасетом с расширением .data (Например Iris.data, Monk-1.data, Monk-3.data) (Нужно будет всего 3-4 датасета, среди которых будет один маленький, тестовый и 2-3 из репозитория UCI Machine Learning. Я понимаю, что все датасеты разные, с разными данными и их разметкой и реализовать универсальную программу, которая будет работать абсолютно со всеми сетами - новозможно. Поэтому, можно реализовать это все как отдельные программы, которые будут работать с конкретными датасетами) 2) После запуска алгоритма вывод построенной системы продукционных правил для верхнего и нижнего приближения по типу “If...Then...“ 3) Вывод точности аппроксимации (Что просто равно количество правил для нижнего приближения, делить на количество правил для верхнего приближения) 4) Возможность сохранения полученных результатов в файл Что должен включать в себя интерфейс: 1) Кнопка загрузки датасета 2) Кнопка запуска алгоритма 3) Окно вывода полученных результатов после запуска 4) Кнопка сохранения полученных результатов в файл (например, с расширением .txt) Исполнителю так же вышлю краткую теорию по данному алгоритму и скриншоты примерной работы алгоритма. Цена договорная.