Функция потерь в контексте машинного обучения Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным. Можно считать это своего рода таблицей результатов для вашей модели. Чем ниже оценка (или «потеря»), тем лучше работает ваша модель. Рассмотрим простой пример. Предположим, вы пытаетесь предсказать цену дома на основе его размера. У вас есть модель, которая делает прогнозы, и у вас есть фактические цены на дома. Функция...

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики. В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python...