Сохранение обученной модели является ключевым этапом в процессе разработки машинного обучения. Это позволяет повторно использовать модель без необходимости её повторного обучения, экономя таким образом время и ресурсы. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эффективно сохранять и загружать модели в Python, используя библиотеки, такие как Pickle и Joblib. Шаг 1: Подготовка модели Перед тем как перейти к сохранению модели, убедитесь, что она была должным образом обучена и проверена на тестовых данных...

Машинное обучение — это мощный инструмент, который помогает решать различные задачи, начиная от классификации и регрессии и заканчивая более сложными предсказаниями. В этой статье мы покажем, как создать простую модель машинного обучения на языке Python с использованием популярных библиотек. Мы создадим модель, которая будет решать задачу классификации — задачу, при которой модель предсказывает категорию для входных данных. Для этого мы воспользуемся библиотеками scikit-learn, pandas и matplotlib...