Источник: Nuances of Programming Важным шагом в разработке моделей машинного обучения является оценка их эффективности. Выбор метрик для этих целей обычно зависит от типа проблемы, которую решает МО. Однако простое рассмотрение одного или двух чисел в отдельности не всегда позволяет принять правильное решение при подборе модели. Например, одна метрика ошибок не даст никакой информации о распределении ошибок. Она также не позволит ответить на вопрос, ошибается ли модель по-крупному небольшое количество раз или же она допускает множество более мелких ошибок...

Python — один из самых популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения. Этому способствует множество библиотек, которые упрощают обработку, анализ и визуализацию данных. Подписывайтесь на мой канал в Телеграмм, чтобы ничего не пропустить. В этом обзоре мы рассмотрим ключевые библиотеки и приведем примеры их использования. Pandas — это библиотека для работы с табличными данными (DataFrame). Она позволяет загружать, очищать, фильтровать и анализировать данные. код на github...