Построение 5 моделей машинного обучения: от простоты к оптимизации
•Построение, сравнение и оптимизация моделей •Установка и загрузка пакетов •Загрузка предварительно обработанных данных •Подготовка матриц •Стандартизация данных •Создание пяти версий модели машинного обучения •Использование различных алгоритмов и подходов •Создание вспомогательных функций для метрик •Создание модели логистической регрессии без оптимизации гиперпараметров •Обучение и создание модели •Прогнозы и сравнение показателей •Добавление гиперпараметров для оптимизации модели •Обучение и создание новой модели •Сравнение показателей с версией 1 •Выбор модели на основе простоты и производительности •Использование различных метрик для оценки моделей •Сравнение моделей для выбора лучшей
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
