Как создать свою первую модель машинного обучения на Python: 🩵пошаговое руководство🩵 Хотите освоить основы машинного обучения? В этом посте мы шаг за шагом создадим простую модель машинного обучения с использованием Python, чтобы предсказать растворимость молекул. 1🌟 Выбор модели: В качестве модели мы будем использовать алгоритм "Случайный лес" (Random Forest). Этот метод подходит для задач регрессии, где требуется предсказать числовые значения, такие как растворимость. 2🌟Данные: Для обучения модели мы воспользуемся набором данных "solubility", который содержит информацию о свойствах 1444 молекул, включая их растворимость. 3🌟Разделение данных: Прежде чем обучать модель, данные необходимо разделить на два набора: Обучающий набор (80% данных), который будет использоваться для обучения модели. * Тестовый набор (20% данных), который будет использоваться для оценки точности модели. 4🌟Обучение модели: Обучение модели "Случайный лес" будет проводиться на обучающем наборе данных. 5🌟Прогнозирование: После обучения модель сможет предсказывать растворимость новых молекул. 6🌟Оценка модели: Точность модели будет проверена на тестовом наборе данных. 7🌟Визуализация: Результаты работы модели будут визуализированы для наглядного представления ее работы. Важные моменты: -Переобучение: Модель слишком хорошо запоминает обучающий набор и плохо работает на новых данных. -Недостаточное оснащение: Модель не обладает достаточной сложностью и не может эффективно предсказывать как на обучающем, так и на тестовом наборе. Попробуйте самостоятельно создать свою первую модель машинного обучения и поделитесь своими результатами в комментариях!💘 Подпишись👉@aisimple