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...

Как определять ошибочные значения? В этой статье я поделюсь готовыми функциями для диагностики и фильтрации выбросов. Этот этап является одним из наиболее важных и обязательных перед вводом признаков...