Семен Лобачевский

В scikit-learn, популярной библиотеке машинного обучения для Python, есть несколько встроенных наборов данных, которые можно использовать для обучения и тестирования моделей машинного обучения.

Я - опытный инженер по машинному обучению, и сегодня я хотел бы поделиться своими мыслями и опытом в области оценки качества моделей машинного обучения.

Загрузка и предобработка данных - это первый и очень важный этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. От качества данных напрямую зависит конечный результат. Поэтому я всегда уделяю много внимания этому процессу.

Я всегда был заинтересован в машинном обучении и его потенциале в решении сложных задач. Но с самого начала моей карьеры в этой области я столкнулся с двумя важными концепциями: переобучением и недообучением.

Когда я начинал заниматься машинным обучением, одной из первых вещей, с которой я столкнулся, было разделение имеющихся данных на две части - обучающую выборку (training set) и тестовую выборку (test set). Это необходимо для того, чтобы проверить, насколько хорошо обученная модель работает на новых, ранее не виденных данных. Обычно я

В своей работе в области машинного обучения я сталкиваюсь с различными типами задач, каждая из которых требует своего подхода. Три основных типа задач, с которыми я чаще всего имею дело - это классификация, регрессия и кластеризация.

Как специалист по машинному обучению, я работал с различными библиотеками и фреймворками для решения задач анализа данных и построения моделей. Хотя scikit-learn является одной из моих любимых библиотек, стоит также рассмотреть и другие популярные варианты.

Как специалист по анализу данных и машинному обучению, я часто использую библиотеку scikit-learn в своей работе. Эта библиотека стала моим незаменимым инструментом благодаря своим многочисленным особенностям и преимуществам. Позвольте мне поделиться с вами некоторыми из них.

Scikit-learn построен на основе научных вычислительных библиотек NumPy, SciPy и matplotlib.