ОБ АЛГОРИТМАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || для кластеризации, классификации, восстановления предиктивной функции по эмпирическим данным и DR
1 год назад
Feature Importance в Машинном обучении простыми словами
Важность функции – техника присваивания очков полезности зависимым переменным – Предикторам (Predictor Variables) в зависимости от того, насколько они способны спрогнозировать Целевую переменную (Target Variable). Оценка важности играеь важную роль в прогнозном моделировании, в том числе обеспечивает понимание данных, модели и создает предпосылки для Понижения размерности (Dimensionality Reduction) и выбора Признаков (Feature), которые могут повысить эффективность и действенность модели. В этом руководстве вы узнаете о показателях важности функций для машинного обучения в Python...
💥 Шпаргалка scikit-learn: функции для машинного обучения В этой статье мы рассмотрим 50 наиболее полезных функций, Sci-kitlearn для задач машинного обучения. От предварительной обработки данных до выбора и оценки модели — эти функции охватывают широкий спектр методов и методологий для решения реальных задач. Мы будем использовать готовые наборы данных, чтобы проиллюстрировать применение каждой функции, чтобы вам было легче следовать и применять их в ваших собственных проектах. Звучит фантастически? А теперь сюрприз: многие из этих функций просты в использовании и требуют для реализации всего несколько строк кода. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным или только начинаете, эта памятка поможет вам лучше познакомиться с мощными инструментами, доступными в Sci-kit, и позволит вам ускорить свои проекты по науке о данных и машинному обучению. ▪Читать @machinelearning