Семен Лобачевский

В этой статье я расскажу о своем опыте создания модели машинного обучения для прогнозирования цен на недвижимость в Бостоне, используя Python и библиотеки машинного обучения.

Недавно я решил попробовать применить методы машинного обучения для классификации цветков ириса по их размерам. Это известная задача, часто используемая в качестве учебного примера.

Я часто сталкиваюсь с задачей сохранения обученных моделей машинного обучения для последующего использования без необходимости повторного обучения. Библиотека scikit-learn предоставляет удобные инструменты для сериализации и загрузки моделей.

Сохранение обученных моделей крайне важно для того, чтобы иметь возможность использовать их в будущем без необходимости повторного обучения. Один из самых простых и удобных способов сериализации моделей - это сохранение в формат pickle.

Привет! Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом сохранения и загрузки моделей машинного обучения с помощью сериализации.

Когда я только начинал изучать машинное обучение и анализ данных, одним из первых языков программирования, с которым я познакомился, был Python.

Матрица ошибок - это один из самых полезных инструментов для оценки качества моделей машинного обучения в задачах классификации. Она позволяет наглядно увидеть, насколько хорошо модель предсказывает целевую переменную и какие ошибки допускает.

Привет! Сегодня я расскажу тебе о важных метриках, которые используются для оценки качества моделей регрессии: MAE, MSE, RMSE и R^2. Давай разберемся, что они означают, как считаются и когда лучше применять каждую из них. Я также приведу примеры расчета этих метрик на Python.

Сегодня я расскажу вам о важных метриках, которые используются для оценки качества моделей классификации в машинном обучении. Мы рассмотрим такие метрики как accuracy, precision, recall, f1-score и ROC-AUC.

Как специалист по машинному обучению, я часто сталкиваюсь с задачей настройки гиперпараметров моделей и оценки важности признаков. Правильный подбор гиперпараметров и отбор наиболее информативных признаков критически важны для достижения высокого качества моделей.