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...

Новичкам, порой, очень сложно начать изучать машинное обучение в виду большого количества новых терминов. А для русскоязычного сообщества вдвойне тяжело, потому что многие понятия представлены на английском...