Взяв за основу данные о раке, мы создали две модели регрессии. За прогнозируемое значение мы взяли параметр col7. Выполнив команды split data, train model, score model и evaluate model с двуми разными данными, мы получили два разных коэффициента детерминации. Тип регрессии, использованный в первом эксперименте - linear. Коэффициент детерминации при этой модели регрессии низок - всего лишь 0.039538. Для того, чтобы получить коэффициент выше, мы сменили анализируемые колонки на col 4 . С помощью этой корректировки мы добились результата намного лучше. Коэффициент детерминации второй модели - 0.999967. Таким образом, мы улучшили результат эксперимента, изменив модель регрессии.