Источник: Nuances of Programming Для начала рассмотрим некоторые руководящие принципы, которые используются при создании моделей: Задачи машинного обучения подразделяются на обучение с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя и с подкреплением. В процессе обучения с частичным привлечением учителя используются немаркированные данные для улучшения понимания структуры в целом. Другими словами, мы изучаем особенности только на основе небольшого набора для обучения, потому что он маркирован!...

Как выбрать оптимальную модель? Обычно критерием оптимальности модели является метрика качества. Рассмотрим модель с RMSE. Чтобы найти модель с наименьшей ошибкой: Задача Найдите модель, у которой на тестовой выборке RMSE не больше 7.3: import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd...