Курсовой по теме теория разпознания образов на pyton

В процессе работы необходимо выполнить следующие пункты:
Считать файл в формате csv со следующими входными данными (см. раздел ниже).
Выбрать согласно варианту рабочие параметры распознавания.
Оценить коэффициент ранговой корреляции для полученных наборов данных (согласно варианту — по Спирмэну либо по Кэндаллу).
Построить и обучить систему распознавания разновидности «примитивный вероятностный классификатор»
Построить и обучить систему распознавания разновидности «Байесовский классификатор»
Построить и обучить систему распознавания разновидности «Байесовский классификатор с учетом минимального риска»
Для каждой системы провести отбор и обработку стеков контрольных и
тестовых примеров по следующим методикам:
● Удерживания (Holdout)
● Стратификации (Stratification)
Для каждого метода каждого классфикатора вычислить характеристики качества классификации (уровни ошибок первого и второго рода).
Оценить точность работы каждого из классификаторов с помощью прямого сравнения.
Вычислить для каждого метода чувствительность и представительность системы.
Сделать вывод о точности рассматриваемых классификаторов