Обнаружение дрейфа данных с помощью машинного обучения Узнайте о снижении производительности ваших моделей машинного обучения с помощью простого автоматизированного процесса. Данные со временем меняются. Это часто непредсказуемо и необъявлено. Эти изменения приводят к тому, что модель, основанная на старых данных, несовместима с новыми данными. Производительность модели ухудшается, и вам необходимо переобучить модель, добавив новые данные. В этом посте объясняются три различных..

Как правила соседства могут повредить вашим прогнозам. Случайный лес - популярная модель машинного обучения, которая обычно используется для задач классификации, что можно увидеть во многих научных статьях, конкурсах Kaggle и сообщениях в блогах. В дополнение к классификации случайные леса также могут использоваться для задач регрессии. Нелинейная природа случайного леса может дать ему преимущество перед линейными алгоритмами, что делает его отличным вариантом. Однако важно знать..