Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, предоставляющая мощные инструменты для анализа и прогнозирования данных. Одной из ключевых задач машинного обучения является выбор модели, который включает в себя выбор лучшей модели из набора моделей-кандидатов. В этой статье мы рассмотрим, как использовать перекрестную проверку для выбора лучшей модели для набора данных Boston Housing, широко используемого набора данных в машинном обучении.
Набор данных Boston Housing содержит информацию о ценах на жилье в Бостоне и различных…
