Публикации по теме 'classification-algorithms'


Использование ансамблевого обучения-1
В быстро развивающейся сфере искусственного интеллекта и машинного обучения стремление к большей точности и надежным прогнозам остается главной задачей. В рамках этого стремления ансамблевое обучение стало мощной техникой, которая использует коллективный разум нескольких моделей, чтобы превзойти результаты отдельных учащихся. Объединяя сильные стороны и смягчая недостатки различных моделей, ансамблевое обучение открывает новые возможности прогнозирования и принятия решений. В этой..
Что такое контролируемое обучение и приложения
При обучении с учителем машина обучается, принимая определенные данные, которые включают в себя входные и выходные данные. Здесь мы передаем помеченные данные в качестве входных данных для модели машинного обучения. Модель должна идентифицировать шаблоны и методы, учиться на них и делать прогнозы на основе набора данных. С другой стороны, оператор знает правильные прогнозы, которые должен делать компьютер. Всякий раз, когда компьютер не может предсказать, это исправляет оператор...
Объяснение параметров дерева решений
Объяснение параметров дерева решений Sklearn Дерево решений имеет структуру блок-схемы, каждая функция представлена ​​внутренним узлом, данные разделены ветвями, а каждый конечный узел представляет результат. Это белый ящик, контролируемый алгоритм машинного обучения, означающий, что вся логика разбиения доступна. В этой статье мы реализуем деревья решений из библиотеки sklearn и попытаемся понять их через принимаемые параметры. Переобучение в деревьях решений Переоснащение —..
Введение в машинное обучение: логистическая регрессия — часть 1
Введение Логистическая регрессия — это контролируемая модель машинного обучения, используемая для классификации, в частности, она в основном используется для бинарной классификации. Проще говоря, эту модель можно использовать для классификации входных данных по двум классам, например, учитывая время повторения учащимся, модель может классифицировать вероятность того, что учащийся сдаст или не сдаст экзамен. Другим примером в банковской сфере может быть использование данных о..
Раскрытие секретов оттока клиентов: прогнозирование будущего успеха в бизнесе.
Нажмите здесь , чтобы просмотреть панель управления. Введение В динамичной и постоянно развивающейся отрасли телекоммуникаций отток клиентов стал критической проблемой для поставщиков услуг. Способность прогнозировать и понимать отток клиентов может существенно повлиять на успех бизнеса, стратегии удержания клиентов и, в конечном итоге, на прибыль. В этом проекте мы отправляемся в увлекательное путешествие по изучению и анализу оттока клиентов в рамках сетевых услуг..
Набор банковских маркетинговых данных — Классификация SVM
Данные относятся к кампаниям прямого маркетинга (телефонным звонкам) португальского банковского учреждения. Цель классификации — предсказать, подпишется ли клиент на срочный депозит (переменная y). Обобщенные сведения о наборе данных следующие: Характеристики набора данных: многомерный Характеристики атрибутов: реальные Количество экземпляров: 41188 Количество атрибутов: 20 Отсутствующие значения: Нет Источник: Репозиторий машинного обучения UCI (bank-additional-full.csv)..
Классификатор голосования, случай : диабет.
Классификатор голосования — это одна из библиотек машинного обучения для прогнозирования контролируемых проблем. Библиотека является частью ансамбля машинного обучения, что означает использование сложных алгоритмов. Сам классификатор голосования определяется как оценщик машинного обучения, который обучает различные базовые модели или оценщики и делает прогнозы на основе агрегирования результатов каждого базового оценщика ( Используйте классификатор голосования, чтобы улучшить..