ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ В параметрической модели количество параметров фиксировано по отношению к размеру выборки. Он должен удовлетворять всем предположениям. Модель обучения, которая запоминает данные с помощью заданных параметров (то есть независимых функций), называется линейной / параметрической моделью. Преимущества параметрических алгоритмов машинного обучения: Разъяснимость хорошая (легко интерпретируется клиентом или заинтересованными сторонами). Подходит для..

Древовидные методы - один из самых известных алгоритмов контролируемого обучения в машинном обучении как для регрессионных, так и для классификационных задач. Они с большим успехом использовались во многих соревнованиях по науке о данных, и из-за их простоты и интерпретируемости стоит взглянуть на них. Набор данных Мы будем использовать набор данных Bike sharing из репозитория машинного обучения UCI. Он содержит почасовой и ежедневный счет проката велосипедов в период с 2011 по..

Стратифицированная модель пропорциональной регрессии рисков Кокса Учебное пособие по созданию стратифицированной модели Кокса с использованием Python и Lifelines. Модель пропорциональных рисков Кокса используется для изучения влияния различных параметров на мгновенную опасность, с которой сталкиваются люди или «вещи». Модель Кокса делает следующие предположения о вашем наборе данных: Все люди или объекты в наборе данных подвержены одинаковому базовому уровню опасности...

ОБРАЗОВАНИЕ Понимание обобщенных линейных моделей и их взаимосвязи с линейной, логистической и пуассоновской регрессией Никогда больше не путайте линейную регрессию с обобщенной линейной регрессией и не откажитесь от кристальной ясности. Опрос 2021 Kaggle только что показал, что, как и в предыдущем году, наиболее часто используемыми алгоритмами в сообществе специалистов по науке о данных были линейная или логистическая регрессия. Я совсем не удивлен. В конце концов, взвешенное..