Публикации по теме 'classification-models'


Использование важности функций для прогнозирования съедобности грибов в Python
Использование функции Важность для прогнозирования того, являются ли виды грибов съедобными или ядовитыми. Введение Целью этой статьи является использование важности функций для оценки того, нужно ли все столбцы в наборе данных использовать для прогнозирования или нет. Приближается осень. Представьте, что вы наслаждаетесь прогулкой по лесу и нашли на обочине несколько грибов. Было бы неплохо ввести некоторые из их функций в приложение на основе машинного обучения, которое..
Руководство по проекту Python: освоение алгоритмов классификации ML
Алгоритмы классификации машинного обучения играют важную роль в решении различных реальных задач. Это руководство предоставит вам всестороннее представление об алгоритмах классификации и о том, как их реализовать с помощью Python. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом на Python, это руководство предоставит четкие объяснения и пошаговые инструкции, которые помогут вам понять и эффективно реализовать алгоритмы классификации. СОДЕРЖАНИЕ ∘..
Классификация дерева решений по набору данных о диабете с использованием пакета Python Scikit-learn
Привет, народ ! Я Ананья Саркар, и это мой первый блог о машинном обучении. Этот блог будет посвящен изучению того, как использовать машинное обучение, чтобы помочь нам предсказать диабет с помощью классификатора дерева решений со скриншотами как входного кода, так и выходных данных. Давайте начнем! Обзор Мы построим дерево решений для прогнозирования диабета для субъектов в наборе данных индейцев пима на основе переменных-предикторов, таких как возраст, артериальное давление и bmi...
Анализ ошибок для моделей классификации машинного обучения
В этой статье будут представлены несколько инструментов и методов для выявления ошибок в моделях машинного обучения. Введение Анализ ошибок — это область машинного обучения, которой уделяется меньше внимания. Проще говоря, анализ ошибок — это диагностика ошибок в моделях машинного обучения и понимание фактов, влияющих на производительность модели Скажем, мы получаем 90% точность в нашей модель классификации, но можем ли мы сказать, что точность 90% одинакова для подгрупп данных?..
Прогноз неплательщиков по кредиту — XGBoost (BoostARoota + Optuna) + Perceptron + H2O.ai + другие модели машинного обучения
Прогнозирование неплательщиков по кредиту — XGBoost (BoostARoota + Optuna) + Perceptron + H2O.ai + другие модели машинного обучения Решаем хакатон (бинарная классификация)! В этом посте мы собираемся решить хакатон и узнать, как применять модели ML для задач классификации. Статья разделена на 8 частей, как показано ниже. Постановка задачи Метрика оценки Требуемые пакеты питона ЭДА Построение модели и прогнозирование Заключение Следующие шаги Ссылки (ноутбук jupyter со всеми..
Специалист по анализу данных или гадательный волшебник из будущего?
Цены продажи недвижимости, регрессия и классификация: наука о данных - будущее гадания Как мы все знаем, я необычайно наделен совершенно реальными экстрасенсорными способностями. Мой опыт экстрасенса уходит корнями в детство. На мой шестой день рождения мама распечатала мне полное астрологическое предсказание на следующий год моей жизни. Я, конечно, был разочарован. Не потому, что я был слишком молод для сверхъестественных предсказаний будущего. Но потому что у меня уже были..
K-ближайшие соседи (KNN) - как модель классификации
Была цитата: « Иногда нас будут оценивать наши соседи », и эта цитата подходит для нашего KNN. Как работает классификация? Возьмем реальный пример, У нас есть набор данных movie_review / amazon_product_review, чтобы предсказать, является ли отзыв положительным / отрицательным, учитывая, что нам необходимо предсказать, является ли отзыв положительным или отрицательным. Найдите функцию f, такую, что для обзора фильма «x» мы получили бы «y» (что означает, что обзор равен + ve или -ve)...