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...

🔷🔹🔷ВЫБРАТЬ ЛУЧШИЙ КУРС ПО DATA SCIENCE🔷🔹🔷 Python в Data Science — это практический инструмент для прохождения полного цикла работы с данными: получение и проверка качества → исследовательский анализ (EDA) → подготовка признаков → обучение и проверка моделей → внедрение в продукт → мониторинг и улучшения. Важно не «знать библиотеки», а уметь собирать воспроизводимую цепочку, где один и тот же код даёт одинаковый результат сегодня, завтра и на сервере. Новичку чаще всего мешает разрозненность: кусочек pandas, немного графиков, потом сразу нейросети...