В этом задании вам нужно будет реализовать метод случайного леса (random forest). Научным заданием будет определение красного смещения до галактик по их фотометрическим измерениям.

Дедлайн 17 декабря 23:55

Вы должны реализовать следующие алгоритмы:

1. Метод решающего дерева для решения задачи регрессии в файле tree.py
2. Метод random forest в файле forest.py, используя ваше дерево из tree.py

В файле galaxies.py загрузите данные sdss_redshift.csv с известными красными смещениями (колонка redshift) и на данных фотометрии (колонки u, g, r, i, z) обучите ваш лес. Подберите такие фичи и гиперпараметры, чтобы достигнуть наименьшего стандартного отклонения предсказания от истинного значения. Нарисуйте график истинное значение — предсказание со всеми вашеми подвыборками в файл redhift.png. В файл redhsift.json выведите стандартное отклонение для всех ваших подвыборок.

Загрузите данные из файла sdss.csv с неизвестными красными смещениями и используя обученный лес предскажите значения красных смещений. Результат сохраните в файл sdss_predict.csv в том же формате, что и sdss_redshift.csv.

Справка

Связь красных смещений и фотометрического расстояния см. в ДЗ 2. Фотометрическое расстояние d связано с зведной величиной m, данной вам в таблице как m ~ 5*log(d).

Фотометрическое наблюдение — это свертка спектра вашего объекта (то есть распределения энергии его излучения по частотам электро-магнитных волн) с фильтром частот. Таким образом получается поток F (ерг/с/см^2) — величина характеризуемая светимостью объекта и расстоянием до него: F = светимость / (4*pi*d^2). Звездная величина — это логорифм потока: m ~ -2.5*lg(F), то есть она зависит как от светимости объекта, так и от расстояния до него. Разница звездных величин характерезует цвет объекта. Подробнее о звездных величинах см астронет

Пример фотометрической системы — набора фильтров частот