Чтобы понять, какие параметры в функции make_classification из библиотеки sklearn.datasets используются для добавления шума к данным, давайте рассмотрим каждый из предложенных параметров:

• n_samples: этот параметр определяет количество образцов (samples), которые будут сгенерированы. Он не влияет на добавление шума непосредственно, но увеличивает общий объем данных.
• n_redundant: этот параметр задает количество избыточных признаков (features), которые являются линейными комбинациями других признаков. Избыточные признаки могут создавать шум в данных, так как они не добавляют новой информации.
• n_features: этот параметр определяет общее количество признаков в наборе данных. Он также не добавляет шум напрямую, но может влиять на сложность модели и интерпретацию данных.
• n_informative: этот параметр указывает количество информативных признаков, которые действительно содержат значимую информацию для классификации. Если информативных признаков меньше, чем общее количество признаков, это может привести к увеличению шума в данных.

Таким образом, для добавления шума к данным в функции make_classification важны параметры n_redundant и n_informative. Они непосредственно влияют на количество шума в наборе данных:

• n_redundant увеличивает количество признаков, которые не добавляют новой информации, а значит, создают шум.
• n_informative при меньшем значении по сравнению с общим количеством признаков также может привести к увеличению относительного шума.

В итоге, правильные ответы на ваш вопрос: n_redundant и n_informative.