Сохранение обученной модели является ключевым этапом в процессе разработки машинного обучения. Это позволяет повторно использовать модель без необходимости её повторного обучения, экономя таким образом время и ресурсы. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эффективно сохранять и загружать модели в Python, используя библиотеки, такие как Pickle и Joblib. Шаг 1: Подготовка модели Перед тем как перейти к сохранению модели, убедитесь, что она была должным образом обучена и проверена на тестовых данных...

или "Что такое pandas, sklearn и как с этим жить" "Jupyter Notebook — это как тетрадь, только магия работает внутри ячеек." — программист с кофе и 14 открытыми вкладками Stack Overflow Перед тем как начать строить модель, нужно собрать инструменты. И нет, отвертки не подойдут. Нам нужны: Запускаем Jupyter Notebook и поехали 🚀 У нас есть данные: сколько часов студент учился, сколько проспал, сколько играл в Dota — и итоговая оценка. Мы хотим предсказать, сколько баллов он наберёт на экзамене. import pandas as pd # Загружаем данные (или создаём прямо в коде) data = pd...