Машинное обучение, разработка алгоритма RS1

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.

Так же к заказу будут прикреплены скриншоты для маленького тестового сета и того, какие правила должны получиться из него для понимания о самой сути задания.

Цена договорная.