Подписаться

Topic

scikit-learn

Scikit-learn - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Она предоставляет простой и эффективный инструментарий для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, снижение размерности, выбор модели и предобработка данных.

Управление дисбалансом классов с помощью imbalanced-learn: Практические примеры и рекомендации

В задачах машинного обучения часто возникает проблема дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно больше, чем другой. Это может привести к смещению модели в сторону мажоритарного класса, снижая качество предсказаний для редких, но зачастую критически важных классов.

Уменьшение размерности набора данных лиц

Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом уменьшения размерности набора данных лиц. Это важная задача в компьютерном зрении и машинном обучении, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, улучшая производительность моделей и уменьшая затраты на вычисления.

Кластеризация изображений с использованием scikit-learn

Сегодня я хочу поделиться своим опытом в области кластеризации изображений с использованием библиотеки scikit-learn.

Предсказание цен на жилье в Бостоне

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.

Классификация цветков ириса с помощью 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.

Загрузка обученных моделей

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 моделей в pickle формат

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.

Сериализация моделей

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

Кривая обучения

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

Матрица ошибок

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.