Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты. В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...

Виртуальная среда Python, или виртуальное окружение, позволит использовать модули и зависимости для каждого проекта изолированно друг от друга. В Pycharm (виртуальная среда) создается автоматически. Если вы хотите запустить проект вне Pycharm, к примеру на linux-сервере — вам понадобится активировать виртуальную среду. Иначе в момент загрузки модулей Python будет искать модули установленные глобально в операционной системе, а это в большинстве случаев провально. Для работы с виртуальной средой ее нужно создать и активировать. Если она уже существует (например pycharm ее создал) - ее нужно только активировать...