Метод регуляризации: В машинном обучении, метод регуляризации используется для предотвращения переобучения модели путем добавления дополнительной информации к обычной функции потерь. Цель регуляризации - это уменьшить сложность модели, чтобы она могла лучше обобщать на новых данных. Существуют два основных типа регуляризации: Путем подбора коэффициента регуляризации (также известного как параметр регуляризации) можно контролировать влияние регуляризации на процесс обучения модели...

#machine learning #анализ данных #python #sklearn Существует несколько способов преобразовать категории в числа, каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Выбор метода зависит от типа и смысла ваших данных, мощности множества категорий, алгоритма машинного обучения. Ниже приведена схема, как выбрать подходящий метод кодирования. Рассмотрим наиболее популярные методы преобразования категорий в числа. Самый простой способ – обычная нумерация значений (0, 1, 2, …). У данного подхода есть существенный недостаток...