Метрики классификации
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.
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.
Оценка важности признаков
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.
Кросс-валидация
Сегодня я хочу поделиться своим опытом настройки гиперпараметров моделей машинного обучения с помощью кросс-валидации.
Стратегии поиска гиперпараметров: Grid Search и Random Search
В машинном обучении гиперпараметры являются важными настройками, которые влияют на процесс обучения модели, но не могут быть обучены сами по себе на основе данных.
Что такое гиперпараметры
Гиперпараметры являются важной концепцией в машинном обучении и глубоких нейронных сетях.
Кластеризация: K-Means, DBSCAN и другие алгоритмы
Кластеризация - это задача беспозывного обучения, которая заключается в разделении набора данных на группы, или кластеры, объектов с похожими характеристиками.
Снижение размерности с использованием PCA и t-SNE
Мы рассмотрим два популярных алгоритма снижения размерности: Главные Компоненты (Principal Component Analysis, PCA) и t-распределение Сtochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
Наивный байесовский классификатор
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes) является одним из самых простых и эффективных алгоритмов машинного обучения, используемых для задач классификации.
Метод опорных векторов (SVC, SVR)
Метод опорных векторов - это мощный инструмент машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии.
Линейные модели: LogisticRegression и LinearRegression
В этой статье я расскажу о двух популярных линейных моделях: логистической регрессии (LogisticRegression) и линейной регрессии (LinearRegression). Мы рассмотрим принципы работы этих моделей, их применения и реализации на Python с помощью библиотек scikit-learn и TensorFlow.