Как известно, некоторые признаки, характеризующие объекты в моделях машинного обучения могут оказаться фиктивными или избыточными. Соответственно, их включение в пайплайн может привести к снижению качества прогнозов. Рассмотрим, один из популярных способов оптимизации набора признаков, который заключается в формировании их множества путем последовательного добавления по одному наиболее эффективному. То есть сначала работа модели тестируется на каждом отдельном признаке и выбирается максимизирующий...

Данные играют ключевую роль в обучении моделей машинного обучения (МО). Качество и подготовка данных существенно влияют на результаты модели. В данной статье мы рассмотрим, какие данные необходимы для обучения модели МО и как их готовить. Типы данных для обучения модели МО Процесс подготовки данных для обучения модели...