Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики. В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python...

Итак, в прошлый раз мы разобрались с основами машинного обучения. Теперь пора запачкать руки кодом! Сегодня мы настроим Python и все необходимое, чтобы начать писать наши собственные модели ML. 1. Установка Python: Python – наш основной инструмент. Если он еще не установлен, загрузите последнюю версию с официального сайта: https://www.python.org/downloads/ Важно! Во время установки убедитесь, что поставили галочку “Add Python to PATH”. Это позволит запускать Python из командной строки. 2. Проверка...