МИНИ БЛОГ ПРОГНОЗ УСПЕХА ЗАПУСКА Оценка производительности нескольких контролируемых моделей машинного обучения для прогнозирования успеха стартапа. ВВЕДЕНИЕ Стартапы – это недавно созданные компании, основной целью которых является разработка и вывод продукта на рынок. Инвесторы вкладывают деньги в стартапы, исходя из потенциала и роста компании. Многочисленные исследования, в которых утверждается, что у них есть ответы на вопрос, почему стартапы успешны или терпят неудачу,..

Когда дело доходит до оценки производительности моделей машинного обучения, показатель F1 уже давно считается основным показателем. Однако я осмелюсь бросить вызов статус-кво и утверждать, что оценка Формулы-1 переоценена. В этой статье мы рассмотрим альтернативный показатель, заслуживающий большего внимания и признания: коэффициент корреляции Мэтьюза (MCC). Приготовьтесь, пока мы анализируем результаты Формулы-1, раскрываем их ограничения и раскрываем скрытую жемчужину — MCC...

Проверка модели в ML (Часть I) Определение: В машинном обучении проверка модели называется процессом, в котором обученная модель оценивается с помощью набора тестовых данных. Набор тестовых данных является отдельной частью того же набора данных, из которого получен обучающий набор. Основная цель использования набора тестовых данных - проверить способность обученной модели к обобщению. Проверка модели выполняется после обучения модели. Вместе с обучением модели проверка модели..

Выбор лучших функций с помощью корреляционной матрицы для повышения точности вашей модели машинного обучения Когда-нибудь чувствовал себя потерянным в магазине мороженого, выбирая свой любимый вкус ИЛИ когда-либо представлял себе тяжелое положение владельцев футбольного клуба, выбирая международных игроков. Что ж, сегодня я хотел бы поделиться своим опытом в подобной ситуации - Как выбрать лучшие функции (или разновидности) из множества доступных функций для вашей модели..