10,1 тыс подписчиков

🌲 Заглянем «под капот» алгоритмов, использующих в своей основе деревья решений

Один из самых мощных алгоритмов контролируемого машинного обучения на сегодня – градиентный бустинг (Catboost, XBGR), построен на столь казалось легком и базовом элементе, как бинарное дерево, или же дерево решений.

Оно является строительным блоком данного алгоритма, в данном случае можно привести притчу про веник и его части, но в этом случае, иногда даже одно дерево решений способно выдать неплохой результат в решениях задач классификации и регрессии. Сегодня я рассмотрю его подробнее, на примере Decision Tree и Random Forest из библиотеки sklearn, а также визуализирую работу.

В практике всегда возникает проблема верного выявления гипотез, в моей работе с этим помогают модели машинного обучения, но и их необходимо контролировать. Визуализация весов - один из способов это сделать.

▪Читать

▪Датасет

@machinelearning

🌲 Заглянем «под капот» алгоритмов, использующих в своей основе деревья решений Один из самых мощных алгоритмов контролируемого машинного обучения на сегодня – градиентный бустинг (Catboost, XBGR),

Около минуты

17 февраля 2023

246 читали