Заполнение пропущенных значений
Как специалист по обработке данных, одной из самых распространенных проблем, с которыми я сталкиваюсь при работе с реальными наборами данных, является обработка пропущенных значений.
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.
Обработка категориальных признаков
Работая с данными в задачах машинного обучения, мне часто приходится иметь дело с категориальными признаками - переменными, которые могут принимать одно из ограниченного числа возможных значений, например, пол, цвет или город.
Масштабирование признаков
Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом работы с масштабированием признаков (Feature Scaling) в машинном обучении. Это очень важная тема, так как правильное масштабирование признаков может значительно улучшить качество моделей.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
Когда я начинал заниматься машинным обучением, одной из первых важных концепций, с которой я столкнулся, было разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Это критически важный шаг, который помогает оценить реальную производительность модели и избежать проблемы переобучения (overfitting).
Загрузка встроенных наборов данных в scikit-learn
В scikit-learn, популярной библиотеке машинного обучения для Python, есть несколько встроенных наборов данных, которые можно использовать для обучения и тестирования моделей машинного обучения.
Оценка качества моделей в машинном обучении
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 различных форматов
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.
Переобучение и недообучение в ML
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.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
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
Типы задач машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)
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.