Перекрестная проверка — широко используемый метод машинного обучения для оценки производительности модели. Это помогает оценить, насколько хорошо модель будет обобщать невидимые данные. В этом посте мы рассмотрим различные методы перекрестной проверки и их применение. Что такое перекрестная проверка? Перекрестная проверка — это метод повторной выборки, который включает в себя разделение набора данных на несколько подмножеств или сгибов. Модель обучается на подмножестве данных и..

Введение Целью машинного обучения является создание моделей, которые могут хорошо обобщать невидимые данные. Однако иногда модели становятся слишком сложными и начинают слишком точно соответствовать обучающим данным, что приводит к снижению производительности на новых данных. Это явление известно как переобучение. Методы регуляризации используются для предотвращения переоснащения и улучшения способности моделей машинного обучения к обобщению. Понимание переобучения Переобучение..

Введение Оценка неопределенности является важнейшим аспектом моделей машинного обучения, поскольку она дает представление о надежности и достоверности прогнозов. В этом посте мы рассмотрим различные методы и подходы для оценки неопределенности в моделях ML. Мы обсудим важность оценки неопределенности, различные типы неопределенности и популярные методы количественной оценки неопределенности. Почему важна оценка неопределенности? Оценка неопределенности помогает нам понять ограничения..

Введение В машинном обучении и анализе данных методы уменьшения размерности играют решающую роль в упрощении сложных наборов данных. Эти методы направлены на сокращение количества функций или переменных в наборе данных при сохранении важной информации. Уменьшая размерность, мы можем повысить эффективность вычислений, устранить шум и повысить производительность моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные методы уменьшения размерности и обсудим их..

В мире машинного обучения, где алгоритмы и модели определяют понимание и принятие решений, роль разработки функций часто остается невоспетым героем за кулисами. Разработка функций, искусство преобразования необработанных данных в значимые функции для обучающих моделей, — это секретный соус, который может поднять ваши проекты машинного обучения из хороших в выдающиеся. В этом посте мы углубимся в мир разработки функций, изучая его важность, стратегии и лучшие практики. Основа: понимание..